NLP Kurzusok | Natural Language Processing (NLP) Kurzusok

NLP Kurzusok

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.

Machine Translated

Vélemények

★★★★★
★★★★★

NLP Course Outlines

Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
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
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.
7 hours
Ez a kurzus a vezetők, a megoldások építészek, az innovációs tisztviselők, a CTO-k, a szoftver építészek és mindenki számára készült, aki érdekli az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintését és a legközelebbi előrejelzést a fejlesztéshez.
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.
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
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.
21 hours
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.
21 hours
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 .
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 .
35 hours
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 hours
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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 .
28 hours
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 .
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 .
21 hours
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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.
14 hours
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
14 hours
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
- Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
- Learn how to build text classification systems using TextBlob.
- Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
- Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.

Last Updated:

Upcoming NLP Courses

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

Kedvezmények tanfolyamokra

Hírlevél kedvezmény

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Néhány ügyfelünk

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Hungary!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions