Szkolenia NLP | Szkolenia Natural Language Processing (NLP)

Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.

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.

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 .

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 .

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 .

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.

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

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 .

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 .

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 .

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 .

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 .

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/

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 .

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 .

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 .