Az online vagy helyszíni, oktató által vezetett élő természetes nyelvi feldolgozás (NLP) képzések interaktív beszélgetéseken és gyakorlati gyakorlatokon keresztül mutatják be, hogyan nyerhet ki betekintést és jelentést ezekből az adatokból. Különböző programozási nyelveket, például Python és R és Natural Language Processing (NLP) könyvtárakat használó képzéseink a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítógépes nyelvészet fogalmait és technikáit ötvözik, hogy segítsenek a résztvevőknek megérteni a szöveges adatok mögött rejlő jelentést. Az NLP tréningek lépésről lépésre végigvezetik a résztvevőket az értékelési folyamaton és a megfelelő algoritmusok alkalmazásán az adatok elemzéséhez és jelentésükhöz. Az NLP tréning „online élő tréning” vagy „helyszíni élő tréning” néven érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. Helyszíni élő képzés végezhető helyben az ügyfelek telephelyén Bács-Kiskun vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Bács-Kiskun. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
Kecskemét
The Four Points Conference Center, Izsáki út 6, Kecskemét, hungary, 6000
Az egész közepén. A Sheraton Kecskemet Hotel és Konferencia Központ négy pontja található e nagyobb ipari város köz...
Az egész közepén. A Sheraton Kecskemet Hotel és Konferencia Központ négy pontja található e nagyobb ipari város központja közelében, Budapest és Szeged között. A Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér (BUD) körülbelül 35 perc alatt elérhető az M5-es autópályán. A találkozó helye. Modern konferenciaterme 1400 négyzetméteren terülnek el, beleértve egy 380 négyzetméteres bálteremt is.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Bács-Kiskun-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 az oktató által vezetett, élő képzés a Bács-Kiskun-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.
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 Bács-Kiskun-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.
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 a kurzus bemutatja a nyelvészeket vagy programozókat az NLP-hez Python. Ebben a kurzusban többnyire használjuk a nltk.org (Natural Language Tool Kit), de más releváns és hasznos könyvtárakat is használunk az NLP számára. Jelenleg ezt a tanfolyamot Python 2.x vagy Python 3.x. Példák angolul vagy mandarin nyelven (普通话). Más nyelvek is rendelkezésre állnak, ha a foglalás előtt egyetértünk.
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 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 Bács-Kiskun-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.
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 .
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 .
Az Apache OpenNLP könyvtár egy gépi tanulás alapú eszközkészlet a természetes nyelvű szövegek feldolgozásához Támogatja a leggyakoribb NLP-feladatokat, például a nyelvfelismerést, a tokenizálást, a mondatok szegmentálását, a partofspeech címkézést, az entitások kinyerését, a tagolást, az elemzést és a coreference-felbontást Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan lehet modelleket létrehozni szöveges adatok feldolgozásához az OpenNLP használatával A laborgyakorlatok alapjául a mintaképzési adatok és a testreszabott adatkészletek szolgálnak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse és konfigurálja az OpenNLP-t A meglévő modellek letöltése, valamint a saját létrehozása Tanítsa a modelleket a különböző mintaadatokra Integrálja az OpenNLP-t meglévő Java-alkalmazásokkal Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
A képzés végéig a küldöttek várhatóan elegendő felszereléssel fognak rendelkezni a lényeges python koncepciókkal, és képesek lesznek képesek megfelelően használni az NLTK-t az NLP és ML alapú műveletek végrehajtására A képzés célja nem csak végrehajtó tudás, hanem a technológia logikai és működési ismerete is .
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azon fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a spaCy használatával nagyon nagy mennyiségű szöveget akarnak feldolgozni minták keresése és betekintés céljából. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Telepítse és konfigurálja a spaCy-t.
Ismerje meg a spaCy megközelítését a Natural Language Processing (NLP) .
Kicsomagolja a mintákat és üzleti betekintést szerezzen a nagy adatforrásokból.
Integrálja a spaCy könyvtárat a meglévő webes és régebbi alkalmazásokkal.
Telepítse a spaCy-t élő termelési környezetekbe az emberi viselkedés előrejelzésére.
A spaCy használatával előkészítheti a szöveget a Deep Learning
A tantárgy formátuma
Interaktív előadás és beszélgetés.
Sok gyakorlat és gyakorlat.
Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
Ha többet szeretne megtudni a spaCy-ról, kérjük, látogasson el a https://spacy.io/ oldalra.
A Python Machine Learning programban a szövegösszefüggés funkció képes olvasni a beviteli szöveget és szövegösszefüggést készíteni Ez a képesség a parancssorból vagy Python API-ból / könyvtárból érhető el Egy izgalmas alkalmazás a végrehajtó összefoglalók gyors létrehozása; ez különösen hasznos azoknak a szervezeteknek, amelyeknek nagyobb szövegszövegeket kell átnézniük, mielőtt jelentéseket és előadást készítenének Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Pythonot, hogy létrehozzanak egy egyszerű alkalmazást, amely automatikusan létrehozza a beviteli szöveg összefoglalását A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használjon parancssori eszközt, amely összefoglalja a szöveget Tervezzen és hozzon létre szöveges összegzési kódot a Python könyvtárakkal Értékelje három Python összefoglaló könyvtárat: Sumy 070, Permanumization 104, Readless 1017 Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számítás használata adatáramú grafikonok.
A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási keret TensorFlow.
Word2Vec használják a tanulási vektor képviselete a szavak, az úgynevezett "word embeddings". Word2vec egy különösen számítástechnikai-hatékony előrejelzési modell a tanulás szó beépítések nyers szöveg. Két ízben jön, a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov et al.)
A SyntaxNet és a Word2Vec a felhasználók számára lehetővé teszi, hogy megtanult beépítési modelleket generáljanak a Természetes Nyelvbeviteltől.
közönség
Ez a kurzus célja a fejlesztők és mérnökök, akik szándékoznak dolgozni a SyntaxNet és Word2Vec modellek a TensorFlow grafikonok.
A kurzus befejezése után a képviselők:
megértése TensorFlow’ szerkezetének és telepítési mechanizmusainak
képes végrehajtani telepítési / termelési környezet / építészeti feladatok és konfiguráció
képes értékelni a kód minőségét, elvégezni debugging, nyomon követés
képesnek kell lennie a fejlett termelés megvalósítására, mint például a képzési modellek, a beépítési feltételek, az építési grafikonok és a logging
Deeplearning4j egy 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. Word 2Vec egy olyan módszer, amellyel a Tomas Mikolov által vezetett Go ogle kutatócsoportja által bevezetett szavak vektorképeit ábrázolja. Közönség Ez a kurzus olyan kutatókra, mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik a Deeplearning4J használatát szeretnék használni a Word 2Vec modellek létrehozásához.
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.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-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.
Olvass tovább...
Last Updated:
Vélemények (3)
Gyakorlatok és eszmecserék a kérdések/válaszok során
Antoine - Physiobotic
Kurzus - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Kurzus - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Online NLP (Natural Language Processing) training in Bács-Kiskun
Weekend NLP training in Bács-Kiskun
Evening Natural Language Processing courses in Bács-Kiskun
NLP coaching in Bács-Kiskun
NLP boot camp in Bács-Kiskun
NLP instructor in Bács-Kiskun
NLP trainer in Bács-Kiskun
NLP instructor-led in Bács-Kiskun
Natural Language Processing classes in Bács-Kiskun
NLP on-site in Bács-Kiskun
NLP (Natural Language Processing) private courses in Bács-Kiskun
Natural Language Processing one on one training in Bács-Kiskun, NLP (Natural Language Processing) coaching in Bács-Kiskun, NLP boot camp in Bács-Kiskun, Evening Natural Language Processing courses in Bács-Kiskun, Natural Language Processing private courses in Bács-Kiskun, NLP instructor-led in Bács-Kiskun, NLP one on one training in Bács-Kiskun, Weekend NLP training in Bács-Kiskun, NLP classes in Bács-Kiskun, Natural Language Processing instructor in Bács-Kiskun, Natural Language Processing on-site in Bács-Kiskun, Online NLP training in Bács-Kiskun, NLP trainer in Bács-KiskunOnline Natural Language Processing (NLP) training in Bács-Kiskun
Weekend Natural Language Processing (NLP) training in Bács-Kiskun
Evening Natural Language Processing courses in Bács-Kiskun
NLP (Natural Language Processing) coaching in Bács-Kiskun
Natural Language Processing (NLP) boot camp in Bács-Kiskun
Natural Language Processing instructor in Bács-Kiskun
NLP trainer in Bács-Kiskun
Natural Language Processing (NLP) instructor-led in Bács-Kiskun
Natural Language Processing (NLP) classes in Bács-Kiskun
Natural Language Processing on-site in Bács-Kiskun
Natural Language Processing private courses in Bács-Kiskun
NLP one on one training in Bács-Kiskun, Online Natural Language Processing training in Bács-Kiskun, NLP (Natural Language Processing) instructor in Bács-Kiskun, NLP (Natural Language Processing) coaching in Bács-Kiskun, NLP boot camp in Bács-Kiskun, NLP (Natural Language Processing) classes in Bács-Kiskun, Natural Language Processing private courses in Bács-Kiskun, Natural Language Processing instructor-led in Bács-Kiskun, NLP one on one training in Bács-Kiskun, NLP on-site in Bács-Kiskun, Weekend NLP training in Bács-Kiskun, Evening NLP (Natural Language Processing) courses in Bács-Kiskun, NLP trainer in Bács-Kiskun
