Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) 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.

TensorFlow är ett 2: a generationens API för Go ogles öppna källkodsbibliotek för Deep Learning . Systemet är utformat för att underlätta forskning inom maskininlärning och för att göra det snabbt och enkelt att övergå från forskningsprototyp till produktionssystem.

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt

Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Denna kurs undersöker, med specifika exempel, tillämpningen av Tensor Flow för syftena med bildigenkänning

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för TensorFlow

Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

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

Publik

Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda tillgängliga verktyg (mestadels öppen källkod) för att analysera datorbilder

Kursen ger fungerande exempel.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications).

This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man drar fördel av innovationerna i TPU-processorer för att maximera prestandan för sina egna AI-applikationer.

I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Träna olika typer av neurala nätverk på stora mängder data.
• Använd TPU:er för att påskynda slutledningsprocessen med upp till två storleksordningar.
• Använd TPU:er för att bearbeta intensiva applikationer som bildsökning, molnvision och foton.

Embedding Projector är en open source webbapplikation för visualisering av data som används för att träna maskininlärningssystem Skapat av Google är det en del av TensorFlow Denna instruktörsledda, levande träning introducerar koncepten bakom Embedding Projector och går deltagare genom installationen av ett demoprojekt Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Utforska hur data tolkas av maskininlärningsmodeller Navigera genom 3D- och 2D-visningar av data för att förstå hur en maskininlärningsalgoritm tolkar den Förstå begreppen bakom Embeddings och deras roll i att representera matematiska vektorer för bilder, ord och siffror Utforska egenskaperna för en specifik inbäddning för att förstå hur en modell fungerar Applicera Inbäddningsprojekt till realworld-användarfall, så att du bygger ett låtrekommendationssystem för musikälskare Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) kommer deltagarna att lära sig hur man konfigurerar och använder TensorFlow Serving för att distribuera och hantera ML-modeller i en produktionsmiljö.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Träna, exportera och serva olika TensorFlow-modeller.
• Testa och distribuera algoritmer med en enda arkitektur och uppsättning API:er.
• Utöka TensorFlow Serving för att tjäna andra typer av modeller utöver TensorFlow-modeller.

Denna kurs börjar med att ge dig konceptuell kunskap i neurala nätverk och generellt i maskininlärningsalgoritm, djupinlärning (algoritmer och applikationer).

Del-1 (40%) av denna utbildning är mer fokus på grundläggande, men hjälper dig att välja rätt teknik: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

Del-2 (20%) av denna utbildning introducerar Theano - ett pythonbibliotek som gör det enkelt att skriva djupa inlärningsmodeller.

Del-3 (40%) av utbildningen skulle i stor utsträckning baseras på Tensorflow - 2nd Generation API of Go ogles open source software bibliotek för Deep Learning . Exemplen och handson skulle alla göras i TensorFlow .

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt

Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• ha god förståelse för djupa neurala nätverk (DNN), CNN och RNN

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer

• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration

• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning

• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Detta är en 4-dagarskurs som introducerar AI och dess tillämpning. Det finns ett alternativ att ha en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill använda Tensorflow 2.x för att bygga prediktorer, klassificerare, generativa modeller, neurala nätverk och så vidare.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera TensorFlow 2.x.
• Förstå fördelarna med TensorFlow 2.x jämfört med tidigare versioner.
• Bygg modeller för djupinlärning.
• Implementera en avancerad bildklassificerare.
• Implementera en modell för djupinlärning till molnet, mobila och IoT-enheter.