Lokalne, prowadzone przez instruktorów szkolenia na temat naturalnego procesu językowego (NLP) pokazują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak wyciągać wnioski i znaczenie z tych danych Wykorzystując różne języki programowania, takie jak biblioteki Python i R oraz Natural Language Processing (NLP), nasze szkolenia łączą pojęcia i techniki z zakresu informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki komputerowej, aby pomóc uczestnikom zrozumieć znaczenie danych tekstowych Treningi NLP chodzą uczestników krok po kroku przez proces oceny i stosowania właściwych algorytmów do analizy danych i raportowania ich znaczenia Szkolenie NLP jest dostępne jako "szkolenie na miejscu" lub "szkolenie na żywo" Szkolenie na żywo w siedzibie klienta może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w centrach szkoleniowych korporacji NobleProg w Polsce Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu NobleProg Twój lokalny dostawca szkoleń.
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Podobały mi się ćwiczenia.
Office for National Statistics
Szkolenie: Natural Language Processing with Python
Translated by
Jest to jeden z najlepszych praktycznych ćwiczeń z programowaniem, jakie kiedykolwiek podjąłem.
Laura Kahn
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
| Kod | Nazwa | Czas trwania | Charakterystyka kursu |
|---|---|---|---|
| aiint | Artificial Intelligence Overview | 7 godziny | Kurs ten został stworzony dla menedżerów, architektów rozwiązań, specjalistów ds. Innowacji, dyrektorów technicznych, architektów oprogramowania i każdego, kto jest zainteresowany przeglądem sztucznej inteligencji stosowanej i najbliższej prognozy jej rozwoju. |
| nlp | Natural Language Processing | 21 godziny | Ten kurs został opracowany z myślą o ludziach zainteresowanych wydobywaniem znaczenia z tekstu w języku angielskim, choć wiedzę tę można wykorzystać również w innych językach ludzkich. Kurs obejmie wykorzystanie tekstów napisanych przez ludzi, takich jak posty na blogu, tweety itp. Na przykład analityk może skonfigurować algorytm, który automatycznie podejmie decyzję na podstawie obszernego źródła danych. |
| python_nltk | Natural Language Processing with Python | 28 godziny | Ten kurs wprowadza lingwistów lub programistów do NLP w Pythonie Podczas tego kursu użyjemy głównie narzędzia nltkorg (Natural Language Tool Kit), ale użyjemy również innych bibliotek przydatnych i przydatnych w NLP W tej chwili możemy prowadzić ten kurs w Pythonie 2x lub Pythonie 3x Przykłady są w języku angielskim lub mandaryńskim (普通话) Inne języki mogą być również udostępnione, jeśli zostały uzgodnione przed dokonaniem rezerwacji . |
| tsflw2v | Natural Language Processing with TensorFlow | 35 godziny | TensorFlow ™ to biblioteka oprogramowania open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych SyntaxNet jest strukturą przetwarzania naturalnych języków dla sieci TensorFlow Word2Vec służy do nauki reprezentacji wektorów słów, zwanych "osadzaniem słów" Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z nieprzetworzonego tekstu Występuje w dwóch wersjach: Continuous BagofWords (CBOW) i SkipGram (rozdział 31 i 32 w Mikolov et al) Używany w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwala użytkownikom generować modele Learned Embedding z wejścia Natural Language Publiczność Ten kurs jest przeznaczony dla programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec na swoich wykresach TensorFlow Po ukończeniu tego kursu delegaci: zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow być w stanie wykonać zadania związane z instalacją / środowiskiem produkcyjnym / architekturą i konfiguracją być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie umieć wdrażać zaawansowane produkty, takie jak modele szkoleniowe, terminy osadzania, tworzenie wykresów i rejestrowanie . |
| w2vdl4j | NLP with Deeplearning4j | 14 godziny | Deeplearning4j jest otwartą, rozproszoną biblioteką deeplearning napisaną dla Java i Scala Zintegrowany z Hadoop i Spark, DL4J jest przeznaczony do stosowania w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i procesorach Word2Vec to metoda obliczania reprezentacji wektorów słów wprowadzona przez zespół naukowców w Google pod kierownictwem Tomasa Mikolova Publiczność Ten kurs jest skierowany do naukowców, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4J do budowy modeli Word2Vec . |
| aitech | Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP | 21 godziny | This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP. |
| nlpwithr | NLP: Natural Language Processing with R | 21 godziny | Szacuje się, że dane niestrukturalne stanowią ponad 90 procent wszystkich danych, w znacznej części w postaci tekstu Posty na blogu, tweety, media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe stale powiększają tę rosnącą liczbę danych Ten kurs skupia się na wydobywaniu spostrzeżeń i znaczeń z tych danych Korzystając z bibliotek języka R i przetwarzania języka naturalnego (NLP), łączymy koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki komputerowej, aby algorytmicznie zrozumieć znaczenie danych tekstowych Próbki danych są dostępne w różnych językach zgodnie z wymaganiami klienta Do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli przygotować zestawy danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizy i raportowania ich znaczenia Publiczność Językoznawcy i programiści Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ciężka praktyka handson, okazjonalne testy sprawdzające zrozumienie . |
| pythontextml | Python: Machine Learning with Text | 21 godziny | W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać właściwych technik uczenia maszynowego i NLP (Natural Language Processing) do wydobywania wartości z danych tekstowych Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Rozwiązuj problemy związane z nauką o tekstach za pomocą wysokiej jakości kodu wielokrotnego użytku Zastosuj różne aspekty scikitlearn (klasyfikacja, grupowanie, regresja, redukcja wymiarów) w celu rozwiązania problemów Twórz efektywne modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem danych opartych na tekstach Utwórz zestaw danych i wyodrębnij funkcje z nieustrukturyzowanego tekstu Wizualizuj dane za pomocą Matplotlib Twórz i oceniaj modele, aby uzyskać wgląd Rozwiązywanie problemów z kodowaniem tekstu Publiczność Deweloperzy Data Scientists Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson . |
| nlg | Python for Natural Language Generation | 21 godziny | Generowanie języka naturalnego (NLG) odnosi się do produkcji tekstu lub mowy w języku naturalnym przez komputer W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się, jak używać języka Python do generowania wysokiej jakości tekstu w języku naturalnym, budując od podstaw własny system NLG Studia przypadków zostaną również zbadane, a odpowiednie koncepcje zostaną zastosowane do projektów w żywym laboratorium w celu generowania treści Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Użyj NLG, aby automatycznie generować treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, poprzez nieruchomości, po pogodę i raportowanie sportowe Wybierz i uporządkuj treść źródłową, zaplanuj zdania i przygotuj system automatycznego generowania oryginalnej treści Zrozumieć rurociąg NLG i zastosować odpowiednie techniki na każdym etapie Zapoznaj się z architekturą systemu generacji języka naturalnego (NLG) Wprowadź najbardziej odpowiednie algorytmy i modele do analizy i zamawiania Pozyskiwanie danych z publicznie dostępnych źródeł danych, a także wybranych baz danych w celu wykorzystania ich jako materiału do generowania tekstu Zastąp ręczne i pracochłonne procesy pisania za pomocą generowania komputerowego, automatycznego tworzenia treści Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson . |
| python_nlp | Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK | 35 godziny | Pod koniec szkolenia oczekuje się, że delegaci będą wystarczająco wyposażeni w niezbędne koncepcje pythonów i powinni być w stanie wystarczająco wykorzystać NLTK do wdrożenia większości operacji opartych na NLP i ML Szkolenie ma na celu nie tylko dostarczenie wiedzy na temat egzekucji, ale także logicznej i operacyjnej wiedzy na temat zastosowanej technologii . |
| opennlp | OpenNLP for Text Based Machine Learning | 14 godziny | Biblioteka Apache OpenNLP to oparty na uczeniu maszynowym zestaw narzędzi do przetwarzania tekstu w języku naturalnym Obsługuje najczęstsze zadania NLP, takie jak wykrywanie języka, tokenizacja, segmentacja zdań, tagowanie części, rozwiązywanie encji, dzielenie, analizowanie i rozwiązywanie rdzenia W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak tworzyć modele do przetwarzania danych tekstowych za pomocą OpenNLP Przykładowe dane treningowe oraz spersonalizowane zbiory danych będą wykorzystywane jako podstawa do ćwiczeń laboratoryjnych Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj i skonfiguruj OpenNLP Pobierz istniejące modele i stwórz własne Trenuj modele na różnych zestawach przykładowych danych Zintegruj OpenNLP z istniejącymi aplikacjami Java Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson . |
| textsum | Text Summarization with Python | 14 godziny | W uczeniu maszynowym w języku Python funkcja podsumowania tekstu jest w stanie odczytać tekst wejściowy i wygenerować podsumowanie tekstowe Ta funkcja jest dostępna z poziomu wiersza poleceń lub jako API / biblioteka w języku Python Jedną z pasjonujących aplikacji jest szybkie tworzenie podsumowań wykonawczych; Jest to szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą dokonać przeglądu dużych ilości danych tekstowych przed wygenerowaniem raportów i prezentacji W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z Pythona, aby stworzyć prostą aplikację, która automatycznie generuje podsumowanie tekstu wejściowego Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Użyj narzędzia wiersza poleceń, które podsumowuje tekst Zaprojektuj i utwórz kod podsumowania tekstu za pomocą bibliotek Python Oceniaj trzy biblioteki podsumowujące Pythona: sumy 070, pysummaryzacja 104, odczyt 1017 Publiczność Deweloperzy Data Scientists Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson . |
| dlfornlp | Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) | 28 godziny | Deep Learning for NLP pozwala maszynie uczyć się prostego lub złożonego przetwarzania języka Wśród aktualnie dostępnych zadań znajduje się tłumaczenie i generowanie napisów do zdjęć DL (Deep Learning) jest podzbiorem ML (Machine Learning) Python jest popularnym językiem programowania, który zawiera biblioteki dla Deep Learning for NLP W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z bibliotek Pythona dla NLP (Natural Language Processing), ponieważ tworzą aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Projekt i kod DL dla NLP przy użyciu bibliotek Python Utwórz kod w języku Python, który odczytuje zasadniczo ogromną kolekcję obrazów i generuje słowa kluczowe Utwórz kod Pythona generujący podpisy z wykrytych słów kluczowych Publiczność Programiści zainteresowani językoznawstwem Programiści, którzy poszukują zrozumienia NLP (przetwarzanie języka naturalnego) Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson . |
| NPL_LBG | Natural Language Processing - AI/Robotics | 21 godziny | Ta sesja szkoleniowa oparta na klasie będzie analizować techniki NLP w połączeniu z zastosowaniem sztucznej inteligencji i robotyki w biznesie Delegaci wykonają przykłady komputerowe i ćwiczenia rozwiązywania problemów z wykorzystaniem Pythona . |
| chatbotpython | Building Chatbots in Python | 21 godziny | ChatBots to programy komputerowe, które automatycznie symulują ludzkie odpowiedzi za pośrednictwem interfejsów czatowych ChatBots pomaga organizacjom maksymalizować efektywność operacji, zapewniając łatwiejsze i szybsze opcje interakcji z użytkownikami W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak budować chatboty w Pythonie Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zapoznaj się z podstawami budowania chatbotów Buduj, testuj, wdrażaj i rozwiązywaj problemy z różnymi chatbotami za pomocą Pythona Publiczność Deweloperzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwaga Aby poprosić o indywidualne szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów . |
| spacy | Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy | 14 godziny | to prowadzone przez instruktora, szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do deweloperów i naukowców, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych ilości tekstu w celu znalezienia wzorców i uzyskania wglądu. do końca tego szkolenia, uczestnicy będą mogli: - zainstalować i skonfigurować spaCy. - zrozumieć spaCy & #39; s podejście do przetwarzania języka naturalnego (NLP). - wyodrębnianie wzorców i uzyskiwanie wglądu biznesowego ze źródeł danych na dużą skalę. - integrować bibliotekę spaCy z istniejącą siecią Web i starszymi aplikacjami. - wdrożyć spaCy do żywych środowiskach produkcyjnych do przewidywania ludzkich zachowań. - używać spaCy wobec przed-przebieg tekst pod kštem głęboki wiedza Format kursu - interaktywne wykłady i dyskusje. - wiele ćwiczeń i praktyk. - praktyczne wdrożenie w środowisku Live-Lab. Opcje dostosowywania kursu - na zamówienie szkolenia dostosowane do tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zorganizować. - , aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź stronę: https://spacy.io/ |
| Szkolenie | Data Kursu | Cena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne] |
|---|---|---|
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Kraków, ul. Rzemieślnicza 1 | śr., 2019-04-10 09:00 | 4990PLN / 5990PLN |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Częstochowa, ul. Wały Dwernickiego 117/121 | śr., 2019-04-17 09:00 | 4990PLN / 5990PLN |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Poznań, Garbary 100/63 | czw., 2019-04-18 09:00 | 4990PLN / 5990PLN |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Gliwice ul. Zwycięstwa 36 | wt., 2019-04-23 09:00 | 4990PLN / 5990PLN |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Zakopane, ul. Jagiellońska 30 | śr., 2019-04-24 09:00 | 4990PLN / 5990PLN |
| Szkolenie | Miejscowość | Data Kursu | Cena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne] |
|---|---|---|---|
| RabbitMQ | Łódź, al. Piłsudskiego 10/14 | śr., 2019-03-27 09:00 | 2100PLN / 2850PLN |
| CISA - Certified Information Systems Auditor | Kielce, ul. Warszawska 19 | pon., 2019-04-01 09:00 | N/A / 5240PLN |
| Docker and Kubernetes | Opole, Władysława Reymonta 29 | pon., 2019-04-01 09:00 | 2990PLN / 3990PLN |
| Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking | Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 | pon., 2019-04-01 09:00 | 4990PLN / 5990PLN |
| Automatyzacja testów za pomocą Selenium | Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22 | śr., 2019-04-03 09:00 | 2990PLN / 3990PLN |
| Reactive Programming with Angular RxJS | Warszawa, ul. Złota 3/11 | czw., 2019-04-04 09:00 | 1970PLN / 2720PLN |
| Public Speaking 101 | Warszawa, ul. Złota 3 | pon., 2019-04-08 09:00 | N/A / 950PLN |
| Microsoft Office Excel - poziom średniozaawansowany | Poznań, Garbary 100/63 | czw., 2019-04-11 09:00 | 860PLN / 1610PLN |
| BPMN 2.0 Fundamentals and Workshop | Katowice ul. Korfantego 2 | pon., 2019-04-15 09:00 | 1990PLN / 2740PLN |
| Certyfikacja OCUP2 UML 2.5 - Przygotowanie do egzaminu OCUP2 Intermediate | Warszawa, ul. Złota 3 | śr., 2019-04-24 09:00 | 3290PLN / 3940PLN |
| RabbitMQ | Poznań, Garbary 100/63 | czw., 2019-04-25 09:00 | 2080PLN / 2830PLN |
| Selenium dla testerów manualnych | Warszawa, ul. Złota 3/11 | pon., 2019-04-29 09:00 | 1990PLN / 2740PLN |
| Customer Care Strategy | Warszawa, ul. Złota 3/11 | pon., 2019-05-06 09:00 | 2990PLN / 3990PLN |
| Docker and Kubernetes | Gdańsk, ul. Grodzka 19 | wt., 2019-05-07 09:00 | 2990PLN / 3990PLN |
| Techniki DTP (InDesign, Photoshop, Illustrator, Acrobat) | Rzeszów, Plac Wolności 13 | pon., 2019-05-13 09:00 | 2150PLN / 3650PLN |
.jpg "polska grupa farmaceutyczna (pgf)")
.png "ministerstwo spraw wewnętrznych i administracji (mswia)")
.jpg "komisja nadzoru finansowego (knf)")
.jpg "zakład ubezpieczeń społecznych (zus)")
.gif "telekomunikacja polska (tp)")
.jpg "ministerstwo obrony narodowej (mon)")
.jpg "ministerstwo kultury i dziedzictwa narodowego (mkidn)")
We are looking to expand our presence in Poland!
If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.
Apply now!