AI Awareness for Telecom Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsutövare och NLP-forskare och entusiaster som effektivt vill använda Hugging Face för NLP-uppgifter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Använd en Hugging Face Transformer-modell och finjustera den på en specifik datauppsättning. Få förmågan att självständigt ta itu med vanliga NLP-utmaningar. Skapa och dela dina modelldemos effektivt. Effektivisera optimeringen av dina modeller för produktion. Använd Hugging Face Transformers för att lösa ett brett utbud av maskininlärningsproblem.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill använda TextBlob för att implementera och förenkla NLP-uppgifter, såsom sentimentanalys, stavningskorrigeringar, textklassificeringsmodellering, etc. .

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställ in den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja implementera NLP-uppgifter med TextBlob.
• Förstå funktionerna, arkitekturen och fördelarna med TextBlob.
• Lär dig hur du bygger textklassificeringssystem med TextBlob.
• Utför vanliga NLP-uppgifter (tokenisering, Wordnät, sentimentanalys, stavningskorrigering, etc.)
• Kör avancerade implementeringar med enkla API:er och några rader med koder.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill använda Spark NLP, byggd ovanpå Apache Spark, för att utveckla, implementera och skala textbearbetningsmodeller för naturligt språk och rörledningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätt upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga NLP-pipelines med Spark NLP.
• Förstå funktionerna, arkitekturen och fördelarna med att använda Spark NLP.
• Använd de förtränade modellerna som finns i Spark NLP för att implementera textbehandling.
• Lär dig hur du bygger, tränar och skalar Spark NLP modeller för projekt i produktionsklass.
• Tillämpa klassificering, slutledning och sentimentanalys på verkliga användningsfall (kliniska data, kundbeteendeinsikter, etc.).

Kursen har utformats för personer som är intresserade av att hämta mening från skriftlig engelsk text, även om kunskapen kan tillämpas på andra mänskliga språk också.

Kursen kommer att omfatta hur man använder text skriven av människor, till exempel blogginlägg, tweets, etc. ...

Till exempel kan en analytiker ställa in en algoritm som automatiskt kommer fram till en slutsats baserat på omfattande datakälla.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till data- och marknadsföringsproffs på mellannivå som vill använda LLM:er för att analysera och tolka allmänhetens känslor från olika textkällor som inlägg på sociala medier, produktrecensioner och kundfeedback.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för sentimentanalys och dess tillämpning med hjälp av LLM.
• Förbearbeta och förbered datauppsättningar för attitydanalys.
• Träna och finjustera LLM:er för att korrekt återspegla sentiment i text.
• Analysera sentiment i realtid från sociala medier och andra textkällor.
• Integrera sentimentanalysresultat i affärsstrategier och beslutsprocesser.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruutvecklare och datavetare på nybörjarnivå till mellannivå som vill implementera LLM:er i taligenkännings- och syntessystem.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå LLM:s roll i talteknologier.
• Implementera LLM:er för korrekt taligenkänning och naturligt klingande talsyntes.
• Integrera LLM:er med taligenkänningsmotorer och talsynteser.
• Utvärdera och förbättra prestandan hos talsystem med hjälp av LLM.
• Håll dig informerad om aktuella trender och framtida riktningar inom talteknik.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige undersöker vi kärnprinciperna bakom Blockchain-teknologin och får en förståelse för dess övergripande arkitektur och funktionalitet. Under hela kursen undersöker vi Blockchain-teknologins specifika tillämpningar inom Telecom branschen. Scenarier inkluderar säkerhet, betalningssystem och användarverifiering.

Introduktion:

OSS / BSS är kärnan i driften av alla telekomoperatörer. Med tanke på tillväxten av Big Data under senare tid,
område av OSS / BSS har genomgått störande förändringar speciellt med virtualisering av OSS / BSS och givits
faktum är att många av de nya OTT-tjänsterna (Over the top) är nyutvecklade webb- / mobilbaserade tjänster
som inte passar in i äldre OSS. I den aktuella kursen, som består av fyra dagar, tillbringas de första 3 dagarna
för att utveckla bakgrund i äldre OSS / BSS, medan de senaste 5 modulerna, är dedikerade att förklara
nya Big Data analysapplikationer i OSS / BSS-lager

Målgrupp:

• Folk inom telekom / mobiltelefon
• Telekomförsäljare
• Telekomoperatörer / entreprenörer
• CXO, VP, chefschefer i TELECOM

Totalt 12 moduler, 2 timmar vardera, 3 dagar, 4 moduler (4x2 = 8 timmar) om dagen

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man implementerar modeller för djupinlärning för telekom med hjälp av Python när de går igenom skapandet av en kreditriskmodell för djupinlärning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen för djupinlärning.
• Lär dig applikationerna och användningarna av djupinlärning inom telekom.
• Använd Python, Keras och TensorFlow för att skapa modeller för djupinlärning för telekom.
• Bygg sin egen förutsägelsemodell för kundförluster för djupinlärning med Python.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till tekniska personer som vill använda de mest lämpliga verktygen och teknikerna för att säkra både telekom och trådlösa nätverk.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer, arkitekter och chefer som vill distribuera ett OpenStack-moln för att hantera sin Telecom infrastruktur.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Planera, distribuera och administrera OpenStack som ett privat moln.
• Förstå IaaS-arkitektur och dess implementering under OpenStack.
• Ersätt fysiska routrar och servrar med virtuella maskiner som körs i ett privat moln.
• Minska infrastruktur- och underhållskostnader genom virtualisering och cloud computing.
• Påskynda lanseringen av nya tjänster till kunderna.

Den här kursen har skapats för chefer, lösningsarkitekter, innovationsansvariga, CTO:er, mjukvaruarkitekter och alla som är intresserade av en översikt över tillämpad artificiell intelligens och närmaste prognos för dess utveckling.

Kursen introducerar språkfolk eller programmerare till NLP i Python. Under denna kurs kommer vi främst att använda nltk.org (Natural Language Tool Kit), men vi kommer också att använda andra bibliotek relevanta och användbara för NLP. För närvarande kan vi utföra denna kurs i Python 2.x eller Python 3.x. Exempel är på engelska eller mandarin (普通话). Andra språk kan också göras tillgängliga om det överenskommits innan bokningen.

TensorFlow™ är en öppen källkod programbibliotek för numerisk beräkning med hjälp av dataflödesgrafik.

SyntaxNet är ett neural-nätverk Natural Language Processing ram för TensorFlow.

Word2Vec används för att lära vektorrepresentationer av ord, kallas "word embeddings". Word2vec är en särskilt beräknings-effektiv prediktiv modell för att lära word embeddings från råtext. Det kommer i två smaker, den Kontinuösa Bag-of-Words modell (CBOW) och Skip-Gram modell (Kapitel 3.1 och 3.2 i Mikolov et al.)

Används i tandem, SyntaxNet och Word2Vec tillåter användare att generera Lärda Embedding modeller från Natural Language input.

Publiken

Kursen riktar sig till utvecklare och ingenjörer som avser att arbeta med SyntaxNet och Word2Vec-modeller i sina TensorFlow diagram.

Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow’s struktur och implementeringsmekanismer
• kunna utföra installation / produktionsmiljö / arkitektoniska uppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra debugging, övervakning
• kunna genomföra avancerad produktion som utbildningsmodeller, inbäddningsvillkor, byggdiagram och logging