NLP Kurzusok | Natural Language Processing (NLP) Kurzusok

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.

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.

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 .

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 .

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 .

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.

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 .

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 .

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 .

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 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 .

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/

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 .

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 .

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 .