
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
Tetszett a gyakorlatok.
Office for National Statistics
Kurzus: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
A tréner nagyon könnyen megmagyarázta a nehéz és fejlett témákat. Les
Leszek K
Kurzus: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Ez az egyik legjobb gyakorlati programozási gyakorlat, amit valaha vettem.
Laura Kahn
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
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
Machine Translated
Az emberi azonosítás és áramköri rossz pont detektálás
王 春柱 - 中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Bizonyítani
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Körülbelül szembenéz terület.
中移物联网
Kurzus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
az utolsó nap. generációs rész
Accenture Inc
Kurzus: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Az NLG-re utaló témák. A csapat tudott valamit újdonsággal tanulni, érdekes témákkal, de csak az utolsó napon volt. Több is volt a tevékenység, mint a diák, ami jó volt.
Accenture Inc
Kurzus: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Tetszik, hogy inkább a különféle szövegösszefoglalási módszerek útmutatójára összpontosít
Kurzus: Text Summarization with Python
Machine Translated
témák, barátságos hozzáállása a műsorvezető
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Kurzus: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
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
Machine Translated
Tetszik, hogy inkább a különféle szövegösszefoglalási módszerek útmutatójára összpontosít
Kurzus: Text Summarization with Python
Machine Translated
NLP Subcategories
NLP Course Outlines
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
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.
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
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.
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
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.
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.
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.).
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: