Budapest, V. kerület

NobleProg Budapest, Károlyi utca 11-15, Budapest, hungary, 1053
Konferenciatermeink a nyüzsgő főváros szívében, a belváros új sétálóutcájában, Pest üzleti, kereskedelmi és ku...

Subcategories (4)

Image for Sentiment Analysis category
Sentiment Analysis
Image for Spark NLP category
Spark NLP
Image for TextBlob category
TextBlob
Image for Hugging Face category
Hugging Face

Explore Our Courses

LLMs for Sentiment Analysis

 21 Hours
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.
Olvass tovább...

Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 Hours
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.
Olvass tovább...

Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4

 14 Hours
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.
Olvass tovább...

Hugging Face for Natural Language Processing (NLP)

 14 Hours
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.
Olvass tovább...

NLP: Natural Language Processing with R

 21 Hours
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
    Olvass tovább...

    Natural Language Processing (NLP) with Python

     28 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Artificial Intelligence (AI) Overview

     7 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

     35 Hours
    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
    Olvass tovább...

    NLP with Deeplearning4j

     14 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

     21 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Python for Natural Language Generation

     21 Hours
    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 .
    Olvass tovább...

    Natural Language Processing (NLP) with Deep Dive in Python and NLTK

     35 Hours
    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 .
    Olvass tovább...

    OpenNLP for Text Based Machine Learning

     14 Hours
    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 .
    Olvass tovább...

    Text Summarization with Python

     14 Hours
    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 .
    Olvass tovább...

    Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

     28 Hours
    Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Budapest-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.
    Olvass tovább...

    Natural Language Processing (NLP) - AI/Robotics

     21 Hours
    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 .
    Olvass tovább...

    Building Chatbots in Python

     21 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

     14 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Natural Language Processing (NLP)

     21 Hours
    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.
    Olvass tovább...

    Scaling Data Pipelines with Spark NLP

     14 Hours
    Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.).
    Olvass tovább...

    NLP with Python and TextBlob

     14 Hours
    Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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

    I did like the exercises.

    Office for National Statistics
    Kurzus - Natural Language Processing with Python

    Upcoming Courses

    Other regions in Magyarország

    Other Countries

    Kurzusaink más országokban is elérhetők

    Consulting

    NLP Consulting
    Online NLP training in Budapest Weekend Natural Language Processing training in Budapest Evening NLP courses in Budapest NLP coaching in Budapest Natural Language Processing boot camp in Budapest NLP instructor in Budapest NLP (Natural Language Processing) trainer in Budapest Natural Language Processing instructor-led in Budapest Natural Language Processing classes in Budapest NLP on-site in Budapest NLP private courses in Budapest Natural Language Processing one on one training in Budapest, Natural Language Processing trainer in Budapest, NLP (Natural Language Processing) instructor-led in Budapest, NLP instructor in Budapest, Evening NLP (Natural Language Processing) courses in Budapest, NLP classes in Budapest, Weekend NLP training in Budapest, NLP private courses in Budapest, NLP (Natural Language Processing) coaching in Budapest, Natural Language Processing one on one training in Budapest, Online NLP training in Budapest, Natural Language Processing boot camp in Budapest, NLP on-site in BudapestOnline Natural Language Processing (NLP) training in Budapest Weekend Natural Language Processing (NLP) training in Budapest Evening NLP (Natural Language Processing) courses in Budapest NLP (Natural Language Processing) coaching in Budapest Natural Language Processing boot camp in Budapest Natural Language Processing (NLP) instructor in Budapest Natural Language Processing trainer in Budapest NLP (Natural Language Processing) instructor-led in Budapest Natural Language Processing (NLP) classes in Budapest NLP on-site in Budapest Natural Language Processing (NLP) private courses in Budapest Natural Language Processing one on one training in Budapest, Natural Language Processing trainer in Budapest, Evening Natural Language Processing (NLP) courses in Budapest, Weekend NLP (Natural Language Processing) training in Budapest, Natural Language Processing coaching in Budapest, Natural Language Processing on-site in Budapest, Natural Language Processing (NLP) classes in Budapest, NLP instructor-led in Budapest, NLP (Natural Language Processing) instructor in Budapest, NLP one on one training in Budapest, Online Natural Language Processing training in Budapest, Natural Language Processing (NLP) private courses in Budapest, Natural Language Processing boot camp in Budapest