Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP 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.

MLlib är Sparks maskinlärningsbibliotek. Målet är att göra praktisk maskininlärning skalbar och enkel. Det består av vanliga inlärningsalgoritmer och verktyg, inklusive klassificering, regression, klustering, samarbetsfiltrering, dimensionalitetsminskning samt primitiv för optimering av lägre nivåer och API: er på högre nivå.

Den delar upp i två paket:

• spark.mllib innehåller det ursprungliga API som är byggt ovanpå RDD: er.

• spark.ml tillhandahåller API på högre nivå byggd ovanpå DataFrames för konstruktion av ML-rörledningar.

Publik

Kursen riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill använda ett inbyggt maskinbibliotek för Apache Spark

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

Deeplearning4j är ett open source-distribuerat djupinlärningsbibliotek skrivet för Java och Scala . Integrerad med Hadoop och Spark är DL4J designad för att användas i affärsmiljöer på distribuerade GPU er och CPU: er.

Word 2Vec är en metod för att beräkna vektorrepresentationer av ord introducerade av ett team av forskare på Go ogle under ledning av Tomas Mikolov.

Publik

Kursen riktar sig till forskare, ingenjörer och utvecklare som vill använda Deeplearning4J för att konstruera Word 2Vec-modeller.

Det uppskattas att ostrukturerad data står för mer än 90 procent av all data, mycket av det i form av text. Blogginlägg, tweets, sociala medier och andra digitala publikationer bidrar kontinuerligt till denna växande mängd data.

Denna instruktörsledda, livekurs fokuserar på att extrahera insikter och mening från dessa data. Med hjälp av biblioteken R Language och Natural Language Processing (NLP) kombinerar vi begrepp och tekniker från datavetenskap, artificiell intelligens och datorlingvistik för att algoritmiskt förstå innebörden bakom textdata. Dataprover är tillgängliga på olika språk enligt kundens krav.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna förbereda datamängder (stora och små) från olika källor och sedan tillämpa rätt algoritmer för att analysera och rapportera om dess betydelse.

 

Kursens upplägg

• En del föreläsning, en del diskussion, tung praktisk övning, enstaka prov för att mäta förståelsen

Naturlig språkgenerering (NLG) avser produktion av naturligt språk eller tal av en dator I den här instruktörsledda träningen lär deltagarna att lära sig hur man använder Python för att producera naturkurstext med hög kvalitet genom att bygga sitt eget NLG-system från början Fallstudier kommer också att granskas och de relevanta koncepten kommer att tillämpas på levande labprojekt för att generera innehåll Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd NLG för att automatiskt generera innehåll för olika branscher, från journalistik till fastigheter, till väder- och sportrapportering Välj och ordna källinnehåll, planera meningar och förbereda ett system för automatisk generering av originalinnehåll Förstå NLG-rörledningen och tillämpa rätt teknik vid varje steg Förstå arkitekturen i ett system för naturligt språkgenerering (NLG) Implementera de mest lämpliga algoritmerna och modellerna för analys och ordering Dra data från allmänt tillgängliga datakällor samt kurerade databaser för att använda som material för genererad text Ersätt manuella och mödosamma skrivprocesser med datorgenererad, automatisk skapande av innehåll Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Efter avslutad utbildning förväntas delegaterna vara tillräckligt utrustade med de nödvändiga python-koncepten och bör kunna använda NLTK tillräckligt för att genomföra de flesta NLP- och ML-baserade operationerna Utbildningen syftar till att ge inte bara en exekverande kunskap utan också den logiska och operativa kunskapen om tekniken däri .

Apache OpenNLP-biblioteket är en maskininlärningsbaserad verktygslåda för bearbetning av text på naturligt språk. Den stöder de vanligaste NLP-uppgifterna, såsom språkidentifiering, tokenisering, meningssegmentering, ordklasstaggning, extrahering av namngivna enheter, segmentering, parsning och koreferensupplösning.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man skapar modeller för bearbetning av textbaserad data med hjälp av OpenNLP. Exempel på träningsdata samt anpassade datamängder kommer att användas som grund för laborationerna.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera OpenNLP
• Ladda ner befintliga modeller samt skapa egna
• Träna modellerna på olika uppsättningar exempeldata
• Integrera OpenNLP med befintliga Java applikationer

Publik

• Utvecklare
• Datavetare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning