Szkolenia NLP | Szkolenia Natural Language Processing (NLP)

Szkolenia NLP

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

★★★★★
★★★★★

Podkategorie NLP (Natural Language Processing)

Plany szkoleń z technologii NLP

Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
21 godzin
szacuje się, że dane nieustrukturyzowane stanowią ponad 90 procent wszystkich danych, większość z nich w postaci tekstu. Posty na blogu, Tweety, Media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe nieustannie dodają do tego rosnącego ciała 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
28 godzin
Ten kurs wprowadza języków lub programistów do NLP w Python. W trakcie tego kursu będziemy w większości korzystać z nltk.org (Natural Language Tool Kit), ale także będziemy korzystać z innych bibliotek istotnych i przydatnych dla NLP. Obecnie możemy prowadzić 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 udostępniane, jeśli zgadzane przed rezerwacją.
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.
21 godzin
Kurs ten został zaprojektowany dla osób zainteresowanych wydobywaniem znaczenia z tekstu pisanego w języku angielskim, choć wiedza może być również stosowana do innych języków ludzkich.

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.
35 godzin
TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania open source do liczbowego obliczania za pomocą wykresów przepływu danych.

SyntaxNet to ramy przetwarzania języka naturalnego w sieci neuronalnej TensorFlow.

Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie komputerowo wydajnym modelem przewidywania do uczenia się wbudowanych słów z surowego tekstu. Znajduje się on w dwóch smakach, w modelach Continuous Bag-of-Words (CBOW) i w modelach Skip-Gram (część 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.)

Używany w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec umożliwiają użytkownikom generowanie modeli uczenia się z wejścia do języka naturalnego.

publiczność

Ten kurs jest ukierunkowany na deweloperów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z SyntaxNet i Word2Vec modeli w ich TensorFlow grafikach.

Po zakończeniu tego kursu delegaty będą:

zrozumienie TensorFlow’s struktury i mechanizmów wdrażania umiejętność wykonywania instalacji / środowiska produkcyjnego / zadań architektonicznych i konfiguracji być w stanie ocenić jakość kodu, wykonywać debugging, monitorowanie być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, terminy wbudowy, grafiki budowlane i logowanie
14 godzin
Deeplearning4j to rozproszona biblioteka do głębokiego uczenia się napisana dla Java i Scala . Zintegrowany z Hadoop i Spark, DL4J jest przeznaczony do stosowania w środowiskach biznesowych na rozproszonych GPU i procesorach.

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.
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 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 .
21 godzin
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 .
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

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 godzin
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 .
28 godzin
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 .
21 godzin
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 .
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

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- 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 naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych ilości tekstu w celu znalezienia wzorców i uzyskania wglądu.

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/
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:

Nadchodzące szkolenia z technologii NLP

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)

Kursy w promocyjnej cenie

Newsletter z promocjami

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Zaufali nam

This site in other countries/regions