Online nebo na místě, instruktorem vedené živé kurzy zpracování přirozeného jazyka (NLP) demonstrují prostřednictvím interaktivní diskuse a praktického procvičování, jak z těchto dat získat poznatky a význam. Naše školení využívající různé programovací jazyky, jako je Python a R a knihovny Natural Language Processing (NLP), kombinují koncepty a techniky z informatiky, umělé inteligence a výpočetní lingvistiky, aby účastníkům pomohly pochopit význam textových dat. Školení NLP provedou účastníky krok za krokem procesem vyhodnocování a aplikace správných algoritmů k analýze dat a podávání zpráv o jejich významu. Školení NLP je k dispozici jako "online živé školení" nebo "na místě živé školení". Online živé školení (neboli „vzdálené živé školení“) se provádí prostřednictvím interaktivní vzdálené plochy . Živá školení na místě lze provádět lokálně v prostorách zákazníka v České republice nebo ve firemních školicích střediscích NobleProg v České republice. NobleProg -- Váš místní poskytovatel školení
Machine Translated
Reference
Příklady, které nám dal.
JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
experimenty
JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Uvedená cvičení a příklady.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Motivy strojového učení.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Postoj učitele
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Vyučované koncepty byly jasné, praktické a hodně pomohly získat představu o tom, jak používat toto téma AI & ML.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Zkušenosti a znalosti instruktora.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Možná nějaká praxe.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
jedna z praktik
JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Znalosti lektora a zvládnutí tématu
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
inovativní, protože je to něco, co již zažíváme.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurz: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Natural Language Processing (NLP) Podkategorie
Natural Language Processing (NLP) Návrh školení
Název školení
Doba trvání
Přehled
Název školení
Doba trvání
Přehled
14 hodin
Generative Pre-trained Transformers (GPT) jsou nejmodernější modely zpracování přirozeného jazyka, které způsobily revoluci v různých aplikacích, včetně generování jazyka, dokončování textu a strojového překladu. Tento kurz poskytuje hloubkový průzkum modelů GPT se zaměřením na GPT-3 a nejnovější pokroky v GPT-4. Účastníci získají vhled do architektury, školicích technik a aplikací modelů GPT.Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, inženýry strojového učení, výzkumníky NLP a nadšence AI, kteří chtějí porozumět vnitřnímu fungování modelů GPT, prozkoumat možnosti GPT-3 a GPT-4. a naučte se, jak tyto modely využít pro své úkoly NLP.Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte klíčové koncepty a principy generativních předtrénovaných transformátorů. Pochopit architekturu a tréninkový proces modelů GPT. Používejte GPT-3 pro úkoly, jako je generování, dokončování a překlad textu. Prozkoumejte nejnovější vylepšení GPT-4 a jeho potenciální aplikace. Aplikujte modely GPT na své vlastní projekty a úkoly NLP.
- Interaktivní přednáška a diskuze. Spousta cvičení a cvičení. Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
- Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.
14 hodin
Hugging Face je výkonná open-source knihovna a platforma pro zpracování přirozeného jazyka (NLP).Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, praktiky strojového učení a výzkumníky a nadšence NLP, 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.
- Interaktivní přednáška a diskuze. Spousta cvičení a praxe. Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.
- Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.
21 hodin
It is estimated that unstructured data accounts for more than 90 percent of all data, much of it in the form of text. Blog posts, tweets, social media, and other digital publications continuously add to this growing body of data.
This instructor-led, live course centers around extracting insights and meaning from this data. Utilizing the R Language and Natural Language Processing (NLP) libraries, we combine concepts and techniques from computer science, artificial intelligence, and computational linguistics to algorithmically understand the meaning behind text data. Data samples are available in various languages per customer requirements.
By the end of this training participants will be able to prepare data sets (large and small) from disparate sources, then apply the right algorithms to analyze and report on its significance.
- Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice, occasional tests to gauge understanding
28 hodin
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.
7 hodin
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.
35 hodin
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
14 hodin
Deeplearning4j is an open-source, distributed deep-learning library written for Java and Scala. Integrated with Hadoop and Spark, DL4J is designed to be used in business environments on distributed GPUs and CPUs.
Word2Vec is a method of computing vector representations of words introduced by a team of researchers at Google led by Tomas Mikolov.
Audience
This course is directed at researchers, engineers and developers seeking to utilize Deeplearning4J to construct Word2Vec models.
21 hodin
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 hodin
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the right machine learning and NLP (Natural Language Processing) techniques to extract value from text-based data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 hodin
Natural language generation (NLG) refers to the production of natural language text or speech by a computer.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting
- Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content
- Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage
- Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system
- Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering
- Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text
- Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35 hodin
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 hodin
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 hodin
In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use a command-line tool that summarizes text.
- Design and create Text Summarization code using Python libraries.
- Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hodin
In this instructor-led, live training in České republice, participants will learn to use Python libraries for NLP as they create an application that processes a set of pictures and generates captions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and code DL for NLP using Python libraries.
- Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
- Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
21 hodin
This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python
21 hodin
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 hodin
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to use spaCy to process very large volumes of text to find patterns and gain insights.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure spaCy.
- Understand spaCy's approach to Natural Language Processing (NLP).
- Extract patterns and obtain business insights from large-scale data sources.
- Integrate the spaCy library with existing web and legacy applications.
- Deploy spaCy to live production environments to predict human behavior.
- Use spaCy to pre-process text for Deep Learning
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about spaCy, please visit: https://spacy.io/
21 hodin
This course has been designed for people interested in extracting meaning from written English text, though the knowledge can be applied to other human languages as well.
The course will cover how to make use of text written by humans, such as blog posts, tweets, etc...
For example, an analyst can set up an algorithm which will reach a conclusion automatically based on extensive data source.
14 hodin
This instructor-led, live training in České republice (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 hodin
This instructor-led, live training in České republice (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.
Momentálně pro tuto lokalitu nejsou naplánovány žádné kurzy.
Ostatní země
Konzultace
Víkendové Natural Language Processing (NLP) kurzy, Večerní Natural Language Processing (NLP) školení, Natural Language Processing (NLP) přijímač, Natural Language Processing (NLP) vedené školitelem, Víkendové Natural Language Processing (NLP) školení, Večerní Natural Language Processing (NLP) kurzy, Natural Language Processing (NLP) koučování, Natural Language Processing (NLP) lektor, Natural Language Processing (NLP) školitel, Natural Language Processing (NLP) počítačová školení, Natural Language Processing (NLP) počítačové kurzy , Natural Language Processing (NLP) kurzy, Natural Language Processing (NLP) školení, Natural Language Processing (NLP) on-site, Natural Language Processing (NLP) uzavřená školení, Natural Language Processing (NLP) individuální školení
