NLP with Deeplearning4j Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, gépi tanulással foglalkozó szakembereknek, valamint NLP-kutatóknak és -rajongóknak szól, akik hatékonyan szeretnék használni a Hugging Face-t NLP-feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Használjon Hugging Face Transformer modellt, és finomhangolja egy adott adatkészleten. Szerezzen képességet a gyakori NLP kihívások önálló kezelésére. Hozza létre és ossza meg hatékonyan modellbemutatóit. Egyszerűsítse modelljei termelési célú optimalizálását. Használjon Hugging Face Transformers-t a gépi tanulási problémák széles skálájának megoldásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a TextBlob segítségével kívánják megvalósítani és egyszerűsíteni az NLP-feladatokat, például hangulatelemzést, helyesírás-javítást, szövegosztályozási modellezést stb. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az NLP-feladatok TextBlob segítségével történő megvalósításához.
• Ismerje meg a TextBlob szolgáltatásait, architektúráját és előnyeit.
• Ismerje meg, hogyan építhet szövegosztályozási rendszereket a TextBlob segítségével.
• Gyakori NLP-feladatok végrehajtása (Tokenizálás, WordNet, hangulatelemzés, Helyesírás-javítás stb.)
• Hajtsa végre a fejlett megvalósításokat egyszerű API-kkal és néhány soros kóddal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Apache Sparkra épülő Spark NLP-et szeretnék használni természetes nyelvi szövegfeldolgozási modellek fejlesztésére, megvalósítására és méretezésére. és csővezetékek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az NLP-folyamatok építésének megkezdéséhez az Spark NLP segítségével.
• Ismerje meg a Spark NLP használatának jellemzőit, architektúráját és előnyeit.
• A szövegfeldolgozás megvalósításához használja az Spark NLP-ben elérhető előre betanított modelleket.
• Tanulja meg, hogyan készíthet, taníthat és méretezhet Spark NLP modelleket gyártási szintű projektekhez.
• Alkalmazzon osztályozást, következtetést és hangulatelemzést a valós használati esetekre (klinikai adatok, vásárlói magatartásra vonatkozó betekintések stb.).

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adat- és marketingszakembereket céloz meg, akik LLM-eket kívánnak alkalmazni különböző szöveges forrásokból származó közhangulat elemzésére és értelmezésére, mint például közösségi média bejegyzések, termékismertetők, és az ügyfelek visszajelzései.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a hangulatelemzés alapelveit és alkalmazását LLM-ek segítségével.
• Adatkészletek előfeldolgozása és előkészítése a hangulatelemzéshez.
• Tanítson és finomhangoljon LLM-eket, hogy pontosan tükrözze az érzelmeket a szövegben.
• Elemezze a hangulatot valós időben a közösségi médiából és más szöveges forrásokból.
• A hangulatelemzés eredményeit integrálhatja az üzleti stratégiákba és a döntéshozatali folyamatokba.

Ez a kurzus olyan emberek számára lett kialakítva, akik érdeklődnek az angol nyelvű szövegből származó jelentésből, bár a tudás más emberi nyelvekre is alkalmazható.

A kurzus kiterjed az emberek által írt szöveg használatára, például blogbejegyzésekre, tweetekre stb.

Például egy elemző létrehozhat egy algoritmust, amely a kiterjedt adatforrás alapján automatikusan megköti a következtetést.

Deeplearning4j az első kereskedelmi minőségű, nyílt forráskódú, elosztott Deeplearning4j könyvtár Java és Scala . A Hadoop és a Spark rendszerbe integrált DL4J úgy lett kialakítva, hogy üzleti környezetben használható legyen elosztott GPU kban és CPU-kban.

Közönség

Ez a kurzus olyan mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik a Deeplearning4j projektet használják.

A kurzus után a küldöttek:

Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

A ChatBots számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat a csevegőfelületek révén. A ChatBots segítségével a szervezetek maximalizálhatják működésük hatékonyságát azáltal, hogy egyszerűbb és gyorsabb lehetőségeket kínálnak felhasználói interakcióikhoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet chatbotokat építeni Python .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a chatbotok létrehozásának alapjait
• Készítsen, teszteljen, telepítsen és elhárítsa a különböző chatbotokat a Python használatával

Közönség

• Fejlesztők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a Python könyvtárak használatát az NLP-hez, miközben olyan alkalmazást hoznak létre, amely feldolgozza a képeket és feliratokat generál.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezze meg és kódolja a DL-t NLP-hez Python könyvtárak használatával.
• Hozzon létre Python kódot, amely lényegesen hatalmas képgyűjteményt olvas be, és kulcsszavakat generál.
• Hozzon létre Python kódot, amely feliratokat generál az észlelt kulcsszavakból.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, NLP-kutatóknak és AI-rajongóknak szól, akik szeretnék megérteni a GPT-modellek belső működését, feltárni a GPT-3 és GPT-képességeit. 4, és megtanulják, hogyan használhatják ezeket a modelleket az NLP-feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg a generatív előképzett transzformátorok kulcsfontosságú fogalmait és alapelveit. Megérteni a GPT modellek architektúráját és képzési folyamatát. Használja a GPT-3-at olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás, a kiegészítés és a fordítás. Fedezze fel a GPT-4 legújabb fejlesztéseit és lehetséges alkalmazásait. Alkalmazzon GPT-modelleket saját NLP-projektjeikre és feladataikra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik az LLM-eket szeretnék használni különféle NLP-feladatok elvégzésére, valamint új és változatos tartalmak létrehozására különböző célokra. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet létrehozása LLM-ekkel és alapvető eszközökkel.
• Szakszerűen hajtson végre NLU és NLI feladatokat LLM-ekkel.
• Hatékonyan kivonhatja, következtetheti és felhasználhatja a tudásgráfokat.
• Párbeszédek létrehozása és kezelése társalgási alkalmazásokhoz használt LLM-ek segítségével.
• Értékelje az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia által generált tartalom minőségét és sokszínűségét.
• Alkalmazza az etikai elveket, biztosítva az LLM-ek méltányosságát és felelősségteljes használatát.

A természetes nyelvi termelés (NLG) a természetes nyelvű szöveg vagy beszéd előállítását jelenti Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Python-t, hogy magas minőségű természetes nyelvű szövegeket készítsenek saját NLG-rendszerüknek a semmiből Esettanulmányokat fognak megvizsgálni, és a releváns fogalmakat alkalmazni fogják az élőlabor-projektekhez tartalom generálásához A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja az NLG-t, hogy automatikusan generáljon tartalmat különböző iparágakra, az újságírásról az ingatlanra, az időjárás és a sportjelentésekre Válasszon és szervezzen forrástartalmat, tervezzen mondatokat, és készítsen egy rendszert az eredeti tartalom automatikus generálásához Ismerje meg az NLG csővezetéket, és alkalmazza a megfelelő technikákat minden szakaszban Értsd meg a Natural Language Generation (NLG) rendszer architektúráját Végezze el a legmegfelelőbb algoritmusokat és modelleket elemzéshez és rendeléshez A nyilvánosan elérhető adatforrásokból származó adatokat, valamint a feldolgozott szövegekhez használt kurátált adatbázisokat húzzuk meg Cserélje ki a kézi és munkaigényes írási folyamatokat számítógépes, automatizált tartalomkészítéssel Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

A becslések szerint a strukturálatlan adatok az összes adat több mint 90 százalékát teszik ki, nagy részük szöveges formában. A blogbejegyzés, a tweet, a közösségi média és más digitális kiadványok folyamatosan bővítik ezt a növekvő adatmennyiséget.

Ez az oktató által irányított, élő tanfolyam ezen információkból nyer betekintést és jelentést. Az R Language és a Natural Language Processing (NLP) könyvtárakat ötvözve a számítógépes tudománytól, a mesterséges intelligenciától és a számítástechnológiától kezdve a fogalmakat és technikákat az algoritmikus megértéshez a szöveges adatok mögött. Az adatminták különböző nyelveken érhetők el vevői igények szerint.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek (nagy és kicsi) adatkészleteket elkészíteni eltérő forrásokból, majd a megfelelő algoritmusokat alkalmazni annak jelentőségének elemzésére és jelentésére.

A tantárgy formátuma

• Rész előadás, rész vita, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmi tesztek a megértés felmérésére

Ez az osztálytermi alapú tréning az NLP technikákat fogja vizsgálni az AI és a Robotics alkalmazásával együtt A küldöttek számítógépes alapú példákat és esettanulmány-megoldási feladatokat vállalnak a Python használatával .