Helyi, oktatói élő Natural Language Process (NLP) tanfolyamok interaktív megbeszélésen keresztül demonstrálják, és hogyan kezeljék meg az adatok betekintését és értelmét A különböző programozási nyelvek, például a Python és az R és a Natural Language Processing (NLP) könyvtárak felhasználásával képzéseink ötvözik a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítási nyelvészet fogalmát és technikáit, hogy segítsenek a résztvevőknek megérteni a szövegadatok mögötti jelentést NLP tréningek járni résztvevők stepbystep keresztül folyamat értékelése és alkalmazása a megfelelő algoritmusok elemezni az adatokat, és jelentést jelent a jelentőségét Az NLP-képzés "on-site élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.
Tetszett a gyakorlatok.
Office for National Statistics
Kurzus: Natural Language Processing with Python
Translated by
A tréner nagyon könnyen megmagyarázta a nehéz és fejlett témákat. Les
Leszek K
Kurzus: Artificial Intelligence Overview
Translated by
Ez az egyik legjobb gyakorlati gyakorlati programozási tanfolyam, amit valaha is vettem.
Laura Kahn
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
Ez az egyik legjobb minőségű online képzés, amit valaha is vettem a 13 éves karrierem során. Folytasd a nagyszerű munkát!.
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
Ez az egyik legjobb minőségű online képzés, amit valaha is vettem a 13 éves karrierem során. Folytasd a nagyszerű munkát!.
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
| Kód | Név | Időtartam | Áttekintés |
|---|---|---|---|
| aiint | Artificial Intelligence Overview | 7 óra | Ez a kurzus a menedzserek, a megoldásépítészek, az innovációs tisztek, a CTO-k, a szoftverépítészek és mindenki számára érdekelt, akik az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintését és a fejlesztéshez legközelebbi előrejelzés iránt érdeklődnek. |
| nlp | Natural Language Processing | 21 óra | Ezt a kurzust olyan emberek számára tervezték, akik érdeklődnek az írásbeli angol szövegből való kivonás iránt, bár a tudás más emberi nyelvekre is alkalmazható. A kurzus magában foglalja, hogyan használhatja az ember által írt szöveget, például blogbejegyzéseket, tweeteket stb. Például egy elemző olyan algoritmust hozhat létre, amely automatikusan kiterjedt adatforráson alapul. |
| python_nltk | Natural Language Processing with Python | 28 óra | Ez a kurzus NLP nyelvészeket vagy programozókat vezet be Pythonban Ennek során természetesen a nltkorg (Natural Language Tool Kit) programot használjuk, de más, az NLP-hez kapcsolódó és hasznos könyvtárakat is használunk Jelenleg ezt a kurzust Python 2x vagy Python 3x verzióban tudjuk folytatni Példák angolra vagy mandarinra (普通话) Más nyelvek is elérhetők, ha a foglalás előtt megállapodtak . |
| tsflw2v | Natural Language Processing with TensorFlow | 35 óra | A TensorFlow egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számításhoz adatfolyam-grafikonok használatával A SyntaxNet egy neuralnetwork Natural Language Processing keretrendszer a TensorFlow számára A Word2Vec-t arra használják, hogy tanítsa a szavak vektoros reprezentációit, az úgynevezett "szóbeágyazások" A Word2vec egy különösen számítási szempontból hatékony prediktív modell, amely a nyers szövegből származó szóbeágyazások tanulására képes Két ízben jön létre, a Continuous BagofWords modell (CBOW) és a SkipGram modell (31 És 32 Fejezet Mikolov és munkatársai) A tandemben használatos, a SyntaxNet és a Word2Vec lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Natural Language beviteltől származó tanulási beágyazási modelleket generáljanak Közönség Ez a kurzus olyan fejlesztők és mérnökök számára készült, akik a SyntaxNet és a Word2Vec modellekkel dolgoznak a TensorFlow grafikonokon A kurzus befejezése után a küldöttek: megérteni a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait képes legyen telepítési / gyártási környezet / építészeti feladatok és konfiguráció végrehajtására képes a kódminőség felmérésére, a hibakeresés végrehajtására, a monitorozásra képesek lesznek olyan fejlett gyártást megvalósítani, mint a képzési modellek, beágyazott kifejezések, grafikonok készítése és naplózás . |
| w2vdl4j | NLP with Deeplearning4j | 14 óra | A Deeplearning4j egy nyílt forráskódú, megosztott mélytanulási könyvtár, amelyet Java és Scala számára írt A HADOOP és a Spark technológiával integrált DL4J a terjesztett GPU-k és CPU-k üzleti környezetében használható A Word2Vec olyan módszer, amely a Tomas Mikolov által vezetett Google kutatócsoport által bevezetett szavak vektoros ábrázolását jelenti Közönség Ez a kurzus olyan kutatókra, mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik a Deeplearning4J használatát szeretnék használni a Word2Vec modellek felépítéséhez . |
| aitech | Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP | 21 óra | 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. |
| nlpwithr | NLP: Natural Language Processing with R | 21 óra | Becslések szerint a strukturálatlan adatok az összes adat több mint 90% -át teszik ki, nagyrészt szöveg formájában A blogbejegyzések, a tweetek, a közösségi média és más digitális kiadványok folyamatosan növelik ezt a növekvő adathalmazt Ez a kurzus középpontjában az adatok és a jelentés értelmezésének központja áll Az R nyelv és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) könyvtárainak hasznosításával a számítástechnikából, a mesterséges intelligenciából és a számítástechnikai nyelvészetből származó koncepciókat és technikákat algoritmikusan megértjük a szövegadatok mögött rejlő jelentéssel Az adatminták vevői igények szerint különböző nyelveken érhetők el A képzés befejeztével a résztvevők képesek lesznek készíteni (nagy és kicsi) adatkészleteket különböző forrásokból, majd alkalmazni a megfelelő algoritmusokat annak elemzésére és jelentésére Közönség Nyelviselők és programozók A tanfolyam formátuma Részelőadás, részbeszélgetés, nehéz handson gyakorlat, alkalmi tesztek a megértés mérésére . |
| pythontextml | Python: Machine Learning with Text | 21 óra | Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a megfelelő gépi tanulást és az NLP (Natural Language Processing) technikákat, hogy a szövegbázistól származó adatokból nyerjenek ki értéket A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: A szövegalapú adatkommunikációs problémák megoldása magas minőségű, újrafelhasználható kóddal Alkalmazza a scikitlearn különböző aspektusait (osztályozás, csoportosítás, regresszió, dimenziócsökkentés) a problémák megoldásához Építsen hatékony gépi tanulási modelleket szöveges alapú adatok felhasználásával Hozzon létre egy adatkészletet, és kivonatolja a struktúrákból származó elemeket Az adatok megjelenítése a Matplotlib segítségével A bemutatók megszerzése és értékelése A szöveges kódolási hibák elhárítása Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat . |
| nlg | Python for Natural Language Generation | 21 óra | 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 . |
| python_nlp | Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK | 35 óra | 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 . |
| opennlp | OpenNLP for Text Based Machine Learning | 14 óra | 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 . |
| textsum | Text Summarization with Python | 14 óra | 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 . |
| dlfornlp | Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) | 28 óra | A Deep Learning NLP lehetővé teszi a gép számára, hogy egyszerűen leegyszerűsítse a nyelvi feldolgozást A jelenleg rendelkezésre álló feladatok közül a nyelvfordítás és a képaláírás-generálás a fotók számára A DL (Deep Learning) az ML (Machine Learning) részhalmaza A Python egy népszerű programozási nyelv, amely könyvtárakat tartalmaz a Deep Learning NLP számára Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Python könyvtárakat az NLP-hez (Natural Language Processing), mivel létrehoznak egy alkalmazást, amely képeket dolgoz fel és képeket generál A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Tervezés és kód NLL számára a Python könyvtárak használatával Hozzon létre egy Python kódot, amely egy lényegesen nagy gyűjteményből álló képet gyűjt össze és kulcsszavakat generál Olyan Python kódot hoz létre, amely feliratokat generál a felderített kulcsszavakból Közönség A nyelvtudással foglalkozó programozók A programozók, akik megértik az NLP (Natural Language Processing) A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat . |
| NPL_LBG | Natural Language Processing - AI/Robotics | 21 óra | 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 . |
| chatbotpython | Building Chatbots in Python | 21 óra | A ChatBotok számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat a chat felületeken keresztül A ChatBotok segítségével a szervezetek maximalizálják működésük hatékonyságát azáltal, hogy egyszerűbb és gyorsabb lehetőségeket biztosítanak a felhasználói interakciókhoz Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan építsünk chatbotokat a Pythonban A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg az építési chatbots alapjait Különböző chatbotsok létrehozása, tesztelése, telepítése és hibaelhárítása Python használatával Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Ha erre a kurzusra személyre szabott képzést szeretne kérni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot . |
| spacy | Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy | 14 óra | Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) célja a fejlesztők és az adatok a tudósok, akik szeretnék használni térbeli feldolgozni nagyon nagy mennyiségű szöveget találni mintákat és nyereség betekintést. végére a képzés, a résztvevők képesek lesznek: - telepítése és konfigurálása térbeli. - megérteni térbeli & #39; s megközelítés a természetes nyelvi feldolgozás (NLP). - kivonat mintákat, és szerezzen üzleti betekintést a nagyszabású adatforrások. - integrálja a térbeli könyvtár meglévő webes és régebbi alkalmazásokat. - telepítése térbeli élő termelési környezetben megjósolni az emberi viselkedést. - használ térbeli-hoz előtti-folyamat szöveg részére mély tanulás formátuma tanfolyam - interaktív előadás és vita. - sok gyakorlatok és gyakorlat. - gyakorlati végrehajtás egy élő-Lab környezetben. tanfolyam testreszabási beállítások - , hogy kérjen egy testreszabott képzést ezt a tanfolyamot, kérjük lépjen kapcsolatba velünk, hogy gondoskodjon. - Ha többet szeretne megtudni a térbeli, kérjük, látogasson el: https://spacy.io/ |
| Kurzus | Dátum | Ár [Távoktatás / Tantermi] |
|---|---|---|
| Artificial Intelligence Overview - Debrecen | k, 2019-03-12 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Artificial Intelligence Overview - Budapest, V. kerület | sze, 2019-03-13 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Artificial Intelligence Overview - Kecskemét | cs, 2019-03-14 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Artificial Intelligence Overview - Pécs, belváros | k, 2019-03-26 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Artificial Intelligence Overview - Szeged, Felső Tisza-Part | h, 2019-04-15 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Kurzus | Helyszín | Dátum | Ár [Távoktatás / Tantermi] |
|---|---|---|---|
| Business Continuity Practitioner | Debrecen | k, 2019-03-26 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
| Data Mining | Budapest, V. kerület | sze, 2019-04-17 09:30 | 4725EUR / 5525EUR |
| Managing Configuration with Ansible | Debrecen | k, 2019-05-14 09:30 | 4050EUR / 4850EUR |
| R for Data Analysis and Research | Debrecen | cs, 2019-06-13 09:30 | 1575EUR / 1975EUR |
.jpg "food and drug administration (fda)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
We are looking to expand our presence in Hungary!
If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.
Apply now!