Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Träningskurs

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.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och övningar.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

ChatBots är dataprogram som automatiskt simulerar mänskliga svar via chattgränssnitt ChatBots hjälper organisationer att maximera sin effektivitet genom att tillhandahålla enklare och snabbare alternativ för deras användarinteraktioner I denna instruktörledda, levande träning kommer deltagarna att lära sig hur man bygger chatbots i Python Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå grunden för att bygga chatbots Bygg, test, distribuera och felsöka olika chatbots med Python Publik utvecklare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna .

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig att använda Python bibliotek för NLP när de skapar en applikation som bearbetar en uppsättning bilder och genererar bildtexter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och koda DL för NLP med hjälp av Python bibliotek.
• Skapa Python kod som läser en mycket stor samling bilder och genererar nyckelord.
• Skapa Python Kod som genererar bildtexter från de upptäckta sökorden.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsingenjörer, NLP-forskare och AI-entusiaster som vill förstå GPT-modellernas inre funktioner, utforska kapaciteten hos GPT-3 och GPT- 4, och lär dig hur du kan utnyttja dessa modeller för sina NLP-uppgifter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Förstå nyckelkoncepten och principerna bakom Generativa förutbildade transformatorer. Förstå arkitekturen och utbildningsprocessen för GPT-modeller. Använd GPT-3 för uppgifter som textgenerering, slutförande och översättning. Utforska de senaste framstegen inom GPT-4 och dess potentiella tillämpningar. Tillämpa GPT-modeller på sina egna NLP-projekt och uppgifter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå, AI-utvecklare och AI-entusiaster som vill använda LLM:er för att utföra olika NLP-uppgifter och skapa nytt och mångsidigt innehåll för olika ändamål.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Etablera en utvecklingsmiljö med LLM:er och viktiga verktyg.
• Utför NLU- och NLI-uppgifter sakkunnigt med LLM:er.
• Extrahera, härleda och använd kunskapsgrafer effektivt.
• Generera och hantera dialoger med hjälp av LLM:er för konversationsapplikationer.
• Utvärdera innehållskvalitet och mångfald som genereras av LLM:er och generativ AI.
• Tillämpa etiska principer och säkerställa rättvisa och ansvarsfull användning av LLM.

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 .

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

Den här instruktörsledda, levande kursen fokuserar på att ta fram insikter och mening från dessa data. Använda R Language och Natural Language Processing (NLP) bibliotek, kombinerar vi begrepp och tekniker från datavetenskap, artificiell intelligens och datorlingvistik att algoritm förstå innebörden bakom textdata. Dataprover finns tillgängliga på olika språk per kundkrav.

I slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna förbereda datasätt (stora och små) från olika källor och sedan använda rätt algoritmer för att analysera och rapportera om dess betydelse.

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, tung praktisk övning, tillfälliga tester för att mäta förståelse

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

Apache OpenNLP-biblioteket är ett maskininlärningsverktyg för bearbetning av naturligt språktext. Det stöder de vanligaste NLP-uppgifterna, såsom språkdetektion, tokenisering, meningssegmentering, part-of-speech tagging, namngivna entitetsutvinning, chunking, parsing och coreference resolution.

I denna instruktörledda, live-träning lär deltagarna hur man skapar modeller för att behandla textbaserade data med OpenNLP. Exempelutbildningsdata samt anpassade dataset kommer att användas som grunden för laboratorieövningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

Publiken

• Utvecklare
• Data forskare

Format av kursen

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praxis

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 .

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.

Denna instruktörsledda, live-träning (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill använda spaCy för att bearbeta mycket stora volymer text för att hitta mönster och få insikter.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera spaCy.
• Förstå spaCys inställning till Natural Language Processing (NLP) .
• Extrahera mönster och få affärsinblick från storskaliga datakällor.
• Integrera spaCy-biblioteket med befintliga webb- och äldre applikationer.
• Distribuera spaCy till levande produktionsmiljöer för att förutsäga mänskligt beteende.
• Använd spaCy för att förbereda text för Deep Learning

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och träning.
• Praktisk implementering i en levande lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
• För mer information om spaCy, besök: https://spacy.io/

I Python Machine Learning kan funktionen Text Summarization läsa inmatningstexten och skapa en textöversikt Denna funktion är tillgänglig från kommandoraden eller som ett Python API / Bibliotek En spännande ansökan är den snabba upprättandet av verkställande sammanfattningar Detta är särskilt användbart för organisationer som behöver granska stora kroppar av textdata innan de genererar rapporter och presentationer I den här instruktörsledningen, live-träning, lär deltagarna att använda Python för att skapa en enkel applikation som autogenererar en sammanfattning av inmatad text Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd ett kommandoradsverktyg som sammanfattar text Skapa och skapa text Summarization-kod med Python-bibliotek Utvärdera tre Python-sammanfattningsbiblioteken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

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