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
tematyka, przyjazne nastawienie prowadzącego
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
Klarowne tłumaczenia i ciekawostki.
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
temat szkolenia
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Praktyczna wiedza
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Podkategorie NLP (Natural Language Processing)
Plany szkoleń z technologii NLP
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
14 godzin
Generative Pre-trained Transformers (GPT) to najnowocześniejsze modele przetwarzania języka naturalnego, które zrewolucjonizowały różne zastosowania, w tym generowanie języka, uzupełnianie tekstu i tłumaczenie maszynowe. Ten kurs zapewnia dogłębną eksplorację modeli GPT, ze szczególnym uwzględnieniem GPT-3 i najnowszych osiągnięć w GPT-4. Uczestnicy uzyskają wgląd w architekturę, techniki szkoleniowe i zastosowania modeli GPT.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy NLP i entuzjastów sztucznej inteligencji, którzy chcą zrozumieć wewnętrzne działanie modeli GPT, zbadać możliwości GPT-3 i GPT-4 oraz dowiedzieć się, jak wykorzystać te modele do swoich zadań NLP.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zrozumienie kluczowych pojęć i zasad stojących za wstępnie wytrenowanymi transformatorami generatywnymi.
Zrozumienie architektury i procesu uczenia modeli GPT.
Wykorzystanie GPT-3 do zadań takich jak generowanie, uzupełnianie i tłumaczenie tekstu.
Poznanie najnowszych osiągnięć w GPT-4 i jego potencjalnych zastosowań.
Zastosowanie modeli GPT we własnych projektach i zadaniach NLP.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
14 godzin
Hugging Face to potężna biblioteka open source i platforma do przetwarzania języka naturalnego (NLP);
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, praktyków uczenia maszynowego oraz badaczy i entuzjastów NLP, którzy chcą efektywnie wykorzystać Hugging Face do zadań NLP.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Wykorzystaj model Hugging Face Transformer i dostosuj go do określonego zestawu danych.
Zdobądź umiejętność samodzielnego radzenia sobie z typowymi wyzwaniami NLP.
Skuteczne tworzenie i udostępnianie demonstracji modeli.
Usprawnienie optymalizacji modeli pod kątem produkcji.
Wykorzystanie Hugging Face Transformers do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów związanych z uczeniem maszynowym.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
21 godzin
Szacuje się, że nieustrukturyzowane dane stanowią ponad 90 procent wszystkich danych, z których większość ma postać tekstu. Wpisy na blogach, tweety, media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe stale dodają do tego rosnącego zbioru danych.
Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo koncentruje się na wydobywaniu spostrzeżeń i znaczenia z tych danych. Wykorzystując biblioteki R Language i Natural Language Processing (NLP), łączymy koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, aby algorytmicznie zrozumieć znaczenie danych tekstowych. Próbki danych są dostępne w różnych językach zgodnie z wymaganiami klienta.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie przygotować zestawy danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizy i raportowania ich znaczenia.
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, intensywne ćwiczenia praktyczne, okazjonalne testy sprawdzające zrozumienie tematu.
28 godzin
Ten kurs wprowadza lingwistów lub programistów do NLP w Python. Podczas tego kursu będziemy głównie korzystać z nltk.org (Natural Language Tool Kit), ale także z innych bibliotek istotnych i przydatnych dla NLP. W tej chwili możemy przeprowadzić ten kurs w Python 2.x lub Python 3.x. Przykłady są w języku angielskim lub mandaryńskim (普通话). Inne języki mogą być również dostępne po uzgodnieniu przed dokonaniem rezerwacji.
7 godzin
This course has been created for managers, solutions architects, innovation officers, CTOs, software architects and anyone who is interested in an overview of applied artificial intelligence and the nearest forecast for its development.
35 godzin
TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.
SyntaxNet to neuronowa platforma przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.
Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do uczenia się osadzania słów z surowego tekstu. Występuje on w dwóch wersjach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.).
Używane w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwalają użytkownikom generować wyuczone modele osadzania z danych wejściowych języka naturalnego.
Publiczność
Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich wykresach TensorFlow.
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą
-
rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, osadzanie terminów, tworzenie wykresów i rejestrowanie
14 godzin
Deeplearning4j to otwarta, rozproszona biblioteka głębokiego uczenia napisana dla języka Java i Scala. Zintegrowana z Hadoop i Spark, DL4J została zaprojektowana do użytku w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i CPU.
Word2Vec to metoda obliczania wektorowych reprezentacji słów wprowadzona przez zespół badaczy z Google pod kierownictwem Tomasa Mikolova.
Publiczność
Ten kurs jest skierowany do badaczy, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4J do tworzenia modeli Word2Vec.
21 godzin
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.
21 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z odpowiednich technik uczenia maszynowego i NLP (przetwarzania języka naturalnego), aby wydobyć wartość z danych tekstowych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Rozwiązywanie problemów związanych z danymi tekstowymi za pomocą wysokiej jakości kodu wielokrotnego użytku
Zastosowanie różnych aspektów scikit-learn (klasyfikacja, grupowanie, regresja, redukcja wymiarowości) do rozwiązywania problemów
Tworzenie efektywnych modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem danych tekstowych
Tworzenie zbiorów danych i wyodrębnianie cech z nieustrukturyzowanego tekstu
Wizualizacja danych za pomocą Matplotlib
Budowanie i ocena modeli w celu uzyskania wglądu
Rozwiązywanie błędów kodowania tekstu
-
Programiści
Naukowcy ds. danych
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
21 godzin
Generowanie języka naturalnego (NLG) odnosi się do tworzenia tekstu lub mowy w języku naturalnym przez komputer.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python do tworzenia wysokiej jakości tekstu w języku naturalnym, budując od podstaw własny system NLG. Przeanalizowane zostaną również studia przypadków, a odpowiednie koncepcje zostaną zastosowane w projektach laboratoryjnych na żywo do generowania treści.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Wykorzystanie NLG do automatycznego generowania treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, przez nieruchomości, po raporty pogodowe i sportowe.
Wybieranie i organizowanie treści źródłowych, planowanie zdań i przygotowywanie systemu do automatycznego generowania oryginalnych treści.
Zrozumieć potok NLG i zastosować odpowiednie techniki na każdym etapie.
Zrozumienie architektury systemu generowania języka naturalnego (NLG)
Wdrożenie najbardziej odpowiednich algorytmów i modeli do analizy i porządkowania
Pobieranie danych z publicznie dostępnych źródeł danych, a także z wyselekcjonowanych baz danych w celu wykorzystania ich jako materiału do generowania tekstu
Zastąpienie ręcznych i pracochłonnych procesów pisania generowanym komputerowo, zautomatyzowanym tworzeniem treści
-
Programiści
Naukowcy zajmujący się danymi
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
35 godzin
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 godzin
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
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
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 godzin
W Python Machine Learning funkcja Text Summarization jest w stanie odczytać tekst wejściowy i utworzyć tekstowe podsumowanie. Funkcja ta jest dostępna z wiersza poleceń lub jako Python API/biblioteka. Jednym z ekscytujących zastosowań jest szybkie tworzenie podsumowań wykonawczych, co jest szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą przejrzeć duże ilości danych tekstowych przed wygenerowaniem raportów i prezentacji.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się używać Python do tworzenia prostej aplikacji, która automatycznie generuje podsumowanie wprowadzonego tekstu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Korzystanie z narzędzia wiersza polecenia podsumowującego tekst.
Zaprojektuj i stwórz kod streszczania tekstu używając Python bibliotek.
Oceń trzy Python biblioteki podsumowujące: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17.
-
Programiści
Naukowcy ds. danych
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
28 godzin
DL (Deep Learning) jest podzbiorem ML (Machine Learning).
Python to popularny język programowania, który zawiera biblioteki do głębokiego uczenia dla NLP.
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) pozwala maszynie uczyć się od prostego do złożonego przetwarzania języka. Wśród obecnie możliwych zadań są tłumaczenia językowe i generowanie podpisów do zdjęć.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z Python bibliotek dla NLP, tworząc aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Projektowanie i kodowanie DL dla NLP przy użyciu Python bibliotek.
Stwórz Python kod, który odczyta ogromną kolekcję zdjęć i wygeneruje słowa kluczowe.
Utwórz Python kod, który generuje podpisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
21 godzin
Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie badać techniki NLP w połączeniu z zastosowaniem sztucznej inteligencji i Robotics w biznesie. Uczestnicy wezmą udział w przykładach komputerowych i ćwiczeniach rozwiązywania studium przypadku przy użyciu Pythona
21 godzin
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
- Developers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 godzin
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych ilości tekstu w celu znalezienia wzorców i uzyskania wglądu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Instalacja i konfiguracja spaCy.
Zrozumieć podejście spaCy do Natural Language Processing (NLP).
Wyodrębnianie wzorców i uzyskiwanie informacji biznesowych z dużych źródeł danych.
Integracja biblioteki spaCy z istniejącymi aplikacjami internetowymi i starszymi.
Wdrażanie spaCy w środowiskach produkcyjnych w celu przewidywania ludzkich zachowań.
Wykorzystanie spaCy do wstępnego przetwarzania tekstu na potrzeby uczenia głębokiego
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź stronę: https://spacy.io/
21 godzin
Kurs ten został zaprojektowany dla osób zainteresowanych wydobywaniem znaczenia z tekstu pisanego w języku angielskim, choć wiedza ta może być również stosowana w innych językach ludzkich.
Kurs obejmuje sposoby korzystania z tekstów napisanych przez ludzi, takich jak posty na blogach, tweety itp.
Na przykład analityk może skonfigurować algorytm, który automatycznie wyciągnie wnioski na podstawie obszernego źródła danych.
14 godzin
This instructor-led, live training in w Polsce (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
14 godzin
This instructor-led, live training in w Polsce (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
- Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
- Learn how to build text classification systems using TextBlob.
- Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
- Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.
Last Updated:
Szkolenie Natural Language Processing, NLP (Natural Language Processing) boot camp, Szkolenia Zdalne NLP, szkolenie wieczorowe NLP, szkolenie weekendowe NLP, Kurs Natural Language Processing,Kursy NLP, Trener NLP, instruktor NLP, kurs zdalny NLP (Natural Language Processing), edukacja zdalna NLP, nauczanie wirtualne NLP, lekcje UML, nauka przez internet NLP, e-learning NLP, kurs online NLP (Natural Language Processing), wykładowca NLPSzkolenie Natural Language Processing (NLP), NLP boot camp, Szkolenia Zdalne Natural Language Processing (NLP), szkolenie wieczorowe Natural Language Processing, szkolenie weekendowe Natural Language Processing, Kurs Natural Language Processing,Kursy NLP, Trener Natural Language Processing, instruktor NLP (Natural Language Processing), kurs zdalny NLP (Natural Language Processing), edukacja zdalna NLP, nauczanie wirtualne Natural Language Processing (NLP), lekcje UML, nauka przez internet NLP, e-learning NLP (Natural Language Processing), kurs online NLP, wykładowca Natural Language Processing (NLP)
