
Praktyczne szkolenia na żywo z Natural Language Processing (NLP) to kursy opracowane z myślą o Data Scientist, dla których przetwarzanie języka naturalnego stanowi bardzo ważną umiejętność. Przetwarzaniu języka naturalnego przez komputery umożliwia tworzenie systemów, w których komunikacja z użytkownikiem odbywa się w języku naturalnym i które mogą analizować i przetwarzać informacje wprowadzone za pomocą języka naturalnego. Systemy przetwarzania mowy mają na celu konwersję wypowiedzianych słów na postać pisaną oraz proces odwrotny tj. konwersję pisanych tekstów na ich postać dźwiękową. Szkolenia NobleProg pomagają skutecznie wykorzystać dane z tekstów tworzonych przez użytkowników (wpisy w blogu, tweety, posty) w celu uzyskania z nich interesujących nas informacji. danych. Wykorzystując różne języki programowania, takie jak Python i R oraz biblioteki Natural Language Processing (NLP), nasze szkolenia łączą koncepcje i techniki z obszarów computer science, sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, aby pomóc uczestnikom w zrozumieniu znaczenia danych tekstowych i w wyciągnięciu pożądanych wniosków.
Szkolenie NLP jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Praktyczna wiedza
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
temat szkolenia
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Klarowne tłumaczenia i ciekawostki.
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
przykłady i wizualizacja wiedzy teorytycznej
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
tematyka, przyjazne nastawienie prowadzącego
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Podobały mi się ćwiczenia.
Office for National Statistics
Szkolenie: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Jest to jeden z najlepszych praktycznych kursów z programowaniem ćwiczeń, jakie kiedykolwiek wziąłem.
Laura Kahn
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Jest to jedno z najlepszych szkoleń online, jakie kiedykolwiek miałem w swojej 13-letniej karierze. Kontynuuj wspaniałą pracę !.
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Identyfikacja ludzka i wykrywanie złych punktów na płytkim obwodzie
王 春柱 - 中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Wykazać
中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Informacje o obszarze powierzchni.
中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
ostatni dzień. część pokoleniowa
Accenture Inc
Szkolenie: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Tematy dotyczące NLG. Zespół był w stanie nauczyć się czegoś nowego na koniec z interesującymi tematami, ale dopiero w ostatnim dniu. Było też więcej zajęć niż slajdy, które były dobre.
Accenture Inc
Szkolenie: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Podoba mi się, że bardziej koncentruje się na poradach dotyczących różnych metod podsumowywania tekstu
Szkolenie: Text Summarization with Python
Machine Translated
Jest to jedno z najlepszych szkoleń online, jakie kiedykolwiek miałem w swojej 13-letniej karierze. Kontynuuj wspaniałą pracę !.
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Podoba mi się, że bardziej koncentruje się na poradach dotyczących różnych metod podsumowywania tekstu
Szkolenie: Text Summarization with Python
Machine Translated
Podkategorie NLP (Natural Language Processing)
Plany szkoleń z technologii NLP
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się budować chatboty w Python .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozum podstawy tworzenia chatbotów
- Buduj, testuj, wdrażaj i rozwiązuj różne chatboty za pomocą Python
Publiczność
- Deweloperzy
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Kurs obejmie sposób wykorzystania tekstu napisanego przez ludzi, takich jak wpisy na blogu, tweety itp.
Na przykład analityk może skonfigurować algorytm, który doprowadzi do wniosku automatycznie opartego na obszernym źródle danych.
to prowadzony przez instruktora, na żywo centra kursów wokół wydobycia spostrzeżeń i znaczenie z tych danych. Wykorzystując biblioteki języka R i przetwarzania języka naturalnego (NLP), łączymy koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i językoznawstwa obliczeniowego, aby algorytmicznie rozumieć znaczenie danych tekstowych. Próbki danych są dostępne w różnych językach na potrzeby klienta.
do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli przygotować zbiory danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizowania i raportowania o jego znaczeniu.
Format kursu
- część wykładu, dyskusja część, ciężka praktyka praktyczne, sporadyczne testy, aby ocenić zrozumienie
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj spaCy.
- Zrozumienie podejścia spaCy do Natural Language Processing (NLP) .
- Wyodrębnij wzorce i uzyskaj informacje biznesowe z dużych źródeł danych.
- Zintegruj bibliotekę spaCy z istniejącymi aplikacjami internetowymi i starszymi.
- Rozmieść spaCy w środowiskach produkcyjnych na żywo, aby przewidzieć ludzkie zachowania.
- Użyj spaCy do wstępnego przetworzenia tekstu do Deep Learning
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
- Aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź: https://spacy.io/
SyntaxNet to neuronowa sieć przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow .
Word 2Vec służy do uczenia wektorowych reprezentacji słów, zwanych „osadzaniem słów”. Word 2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z surowego tekstu. Występuje w dwóch wariantach: modelu Continuous Bag-of- Word (CBOW) i Skip-Gram (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov i in.).
Używany w tandemie SyntaxNet i Word 2Vec umożliwia użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia Natural Language.
Publiczność
Kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word 2Vec w swoich wykresach TensorFlow .
Po ukończeniu tego kursu delegaci:
- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
- być w stanie wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, terminy osadzania, wykresy budowlane i rejestrowanie
Word 2Vec to metoda obliczania reprezentacji wektorowej słów wprowadzonych przez zespół naukowców w Go ogle prowadzonej przez Tomasa Mikolov.
Publiczność
Kurs skierowany jest do naukowców, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4J do konstruowania modeli Word 2Vec.