NLP with Deeplearning4j Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, praktiky strojového učení a NLP výzkumníky a nadšence, kteří chtějí efektivně využívat Hugging Face pro úkoly NLP.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Využijte model Hugging Face Transformer a dolaďte jej na konkrétní datové sadě. Získejte schopnost samostatně řešit běžné výzvy NLP. Efektivně vytvářejte a sdílejte ukázky svých modelů. Zefektivněte optimalizaci svých modelů pro výrobu. Použijte Hugging Face Transformers pro řešení široké škály problémů strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat TextBlob k implementaci a zjednodušení úkolů NLP, jako je analýza sentimentu, opravy pravopisu, modelování klasifikace textu atd. .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro zahájení implementace úloh NLP pomocí TextBlob.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody TextBlobu.
• Naučte se vytvářet systémy klasifikace textu pomocí TextBlob.
• Provádějte běžné úkoly NLP (tokenizace, WordNet, analýza sentimentu, oprava pravopisu atd.)
• Provádějte pokročilé implementace pomocí jednoduchých API a několika řádků kódů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat Spark NLP, postavený na Apache Spark, k vývoji, implementaci a škálování modelů zpracování textu v přirozeném jazyce. a potrubí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít budovat kanály NLP pomocí Spark NLP.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody používání Spark NLP.
• K implementaci zpracování textu použijte předem připravené modely dostupné v Spark NLP.
• Naučte se stavět, trénovat a měnit Spark NLP modely pro projekty produkční úrovně.
• Aplikujte klasifikaci, odvození a analýzu sentimentu na případy použití v reálném světě (klinická data, statistiky chování zákazníků atd.).

Tento kurz byl navržen pro lidi, kteří se zajímají o extrakci významu z psaného anglického textu, i když znalosti lze aplikovat i na jiné lidské jazyky.

Kurz se bude zabývat tím, jak využít text napsaný lidmi, jako jsou blogové příspěvky, tweety atd...

Analytik může například nastavit algoritmus, který automaticky dospěje k závěru na základě rozsáhlého zdroje dat.

Deeplearning4j je první komerční, open-source, distribuovaná knihovna pro hluboké učení napsaná pro Javu a Scala. DL4J je integrován s Hadoop a Spark a je navržen pro použití v podnikových prostředích na distribuovaných GPU a CPU.

Publikum

Tento kurz je zaměřen na inženýry a vývojáře, kteří chtějí využít Deeplearning4j ve svých projektech.

Po tomto kurzu budou delegáti schopni:

Tento kurz byl vytvořen pro manažery, architekty řešení, inovační důstojníky, CTO, softwarové architekty a kohokoli, kdo má zájem o přehled aplikované umělé inteligence a nejbližší prognózu jejího vývoje.

Tento kurz představuje lingvisty nebo programátory k NLP v Python. Během tohoto kurzu budeme většinou používat nltk.org (Natural Language Tool Kit), ale také budeme používat další knihovny relevantní a užitečné pro NLP. V současné době můžeme tento kurz provádět v Python 2.x nebo Python 3.x. Příklady jsou v angličtině nebo mandarině (普通话). Další jazyky mohou být také k dispozici v případě dohody před rezervací.

TensorFlow™ je open source softwarová knihovna pro numerické výpočty pomocí grafů toku dat.

SyntaxNet je neural-network Natural Language Processing framework pro TensorFlow.

Word2Vec se používá pro učení vektorové reprezentace slov, nazývané "word embeddings". Word2vec je obzvláště výpočetně efektivní prediktivní model pro učení slovních vložek z surového textu. Přichází ve dvou chutích, kontinuálním modelu Bag-of-Words (CBOW) a modelu Skip-Gram (Kapitola 3.1 a 3.2 v Mikolov et al.a)

SyntaxNet a Word2Vec umožňují uživatelům vytvářet modely učení z přirozeného jazyka.

publikum

Tento kurz je zaměřen na vývojáře a inženýry, kteří mají v úmyslu pracovat s SyntaxNet a Word2Vec modely v jejich TensorFlow grafy.

Po dokončení tohoto kurzu budou delegáty:

• pochopit TensorFlow strukturu a mechanismy implementace’s
• schopnost provádět instalaci / výrobní prostředí / architektonické úkoly a konfigurace
• schopnost posoudit kvalitu kódu, provádět debugování, monitorování
• být schopen implementovat pokročilé výrobní modely, jako jsou tréninkové modely, termíny, stavební grafy a logování

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Spousta cvičení a cvičení.
• Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Odhaduje se, že nestrukturovaná data tvoří více než 90 procent všech dat, velká část z nich ve formě textu. Blogové příspěvky, tweety, sociální média a další digitální publikace neustále přidávají tento rostoucí objem dat.

Tento živý kurz vedený instruktorem se soustředí na získávání poznatků a významu z těchto dat. S využitím knihoven R Language a Natural Language Processing (NLP) kombinujeme koncepty a techniky z informatiky, umělé inteligence a počítačové lingvistiky, abychom algoritmicky pochopili význam textových dat. Vzorky dat jsou k dispozici v různých jazycích podle požadavků zákazníka.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni připravit datové sady (velké i malé) z různých zdrojů, poté aplikovat správné algoritmy k analýze a reportování o jejich významu.

Část přednáška, část diskuse, těžká praktická cvičení, občasné testy k ověření porozumění

Generování přirozeného jazyka (NLG) označuje produkci textu nebo řeči v přirozeném jazyce počítačem.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat Python k vytváření vysoce kvalitního textu v přirozeném jazyce vytvořením vlastního systému NLG od nuly. Budou také zkoumány případové studie a příslušné koncepty budou aplikovány na živé laboratorní projekty pro generování obsahu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Použijte NLG k automatickému generování obsahu pro různá průmyslová odvětví, od žurnalistiky přes nemovitosti až po zpravodajství o počasí a sportu Vybírejte a organizujte zdrojový obsah, plánujte věty a připravte systém pro automatické generování originálního obsahu Pochopte kanál NLG a aplikujte správné techniky v každé fázi Pochopte architekturu systému generování přirozeného jazyka (NLG) Implementujte nejvhodnější algoritmy a modely pro analýzu a objednávání Vytahujte data z veřejně dostupných zdrojů dat a také z kurátorských databází k použití jako materiál pro generovaný text Nahraďte ruční a pracné psaní procesy s počítačem generovaným, automatizovaným vytvářením obsahu

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Očekává se, že na konci školení budou delegáti dostatečně vybaveni základními koncepty pythonu a měli by být schopni dostatečně používat NLTK k implementaci většiny operací založených na NLP a ML. Školení je zaměřeno na předání nejen praktických znalostí, ale také logických a provozních znalostí o technologii.

Knihovna Apache OpenNLP je sada nástrojů pro zpracování textu v přirozeném jazyce založená na strojovém učení. Podporuje nejběžnější úlohy NLP, jako je detekce jazyka, tokenizace, segmentace vět, značkování slovních druhů, extrakce pojmenovaných entit, chunking, parsování a rozlišení koreference.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak vytvářet modely pro zpracování textových dat pomocí OpenNLP. Jako základ pro laboratorní cvičení budou použita ukázková tréninková data a také přizpůsobené datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Nainstalujte a nakonfigurujte OpenNLP Stáhněte si existující modely a vytvořte si vlastní Trénujte modely na různých sadách vzorových dat Integrujte OpenNLP se stávajícími Java aplikacemi

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

V Python Machine Learning je funkce Text Sumarization schopna číst vstupní text a vytvářet shrnutí textu. Tato schopnost je dostupná z příkazového řádku nebo jako Python API/Library. Jednou vzrušující aplikací je rychlé vytváření exekutivních shrnutí; to je zvláště užitečné pro organizace, které potřebují zkontrolovat velké množství textových dat před generováním zpráv a prezentací.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí používat Python k vytvoření jednoduché aplikace, která automaticky generuje souhrn vstupního textu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Použijte nástroj příkazového řádku, který shrnuje text. Navrhněte a vytvořte kód shrnutí textu pomocí knihoven Python. Vyhodnoťte tři Python sumarizační knihovny: sumy 0.7.0, pysummarizace 1.0.4, readless 1.0.17

Publikum

Vývojáři Data Scientists

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

V tomto živém školení pod vedením instruktora v České republice se účastníci naučí používat knihovny Python pro NLP při vytváření aplikace, která zpracovává sadu obrázků a generuje titulky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a kód DL pro NLP pomocí knihoven Python.
• Vytvořte Python kód, který čte v podstatě obrovskou sbírku obrázků a generuje klíčová slova.
• Vytvořte Python kód, který generuje titulky ze zjištěných klíčových slov.