Natural Language Processing (NLP) med Google Colab Träningskurs
Natural Language Processing (NLP) är ett nyckelområde inom AI som fokuserar på interaktionen mellan datorer och mänskligt språk. Denna kurs introducerar deltagarna för NLP-tekniker med Google Colab, och täcker viktiga koncept som textförbehandling, sentimentanalys och tillämpning av populära bibliotek som NLTK och SpaCy för praktiska uppgifter.
Denna ledarstyrda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellannivå som vill tillämpa NLP-tekniker med Python i Google Colab.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de grundläggande koncepten inom naturlig språkbehandling.
- Förbehandla och rensa textdata för NLP-uppgifter.
- Utföra sentimentanalys med NLTK och SpaCy-biblioteken.
- Arbeta med textdata med Google Colab för skalbar och samarbetsorienterad utveckling.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Introduktion till NLP
- Vad är Natural Language Processing?
- Betydelsen av NLP i moderna AI-applikationer
- Populära bibliotek för NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face
Tekniker för textförbehandling
- Tokenisering och borttagning av stoppord
- Stamning och lemmatisering
- Tekniker för textnormalisering
Sentiment Analysis
- Introduktion till känsloanalys
- Utförande av känsloanalys med NLTK
- Användning av SpaCy för avancerad känsloanalys
Avancerade NLP-tekniker
- Erkännande av namngivna enheter (NER)
- Textklassificering
- Språkmodellering med förträffade modeller
Arbete med Google Colab
- Introduktion till Google Colab-miljön
- Inställning och hantering av NLP-projekt i Colab
- Samarbete på NLP-uppgifter i Colab
Praktiska tillämpningar av NLP
- NLP inom vård, finans och kundsupport
- Användning av NLP för chattbots och virtuella assistenter
- Framtidstrender inom NLP-forskning
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för begrepp inom bearbetning av naturligt språk
- Kännedom om Python-programmering
- Erfarenhet av Jupyter Notebooks eller liknande miljöer
Målgrupp
- Datavetare
- Utvecklare med erfarenhet av Python
- AI-entusiaster
Open Training Courses require 5+ participants.
Natural Language Processing (NLP) med Google Colab Träningskurs - Booking
Natural Language Processing (NLP) med Google Colab Träningskurs - Enquiry
Natural Language Processing (NLP) med Google Colab - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
Avancerad LangGraph: Optimering, Felsökning och Övervakning av Komplexa Grafer
35 timmarLangGraph är ett ramverk för att bygga tillståndsbaserade, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och kontroll över exekvering.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-plattformingenjörer, DevOps för AI och ML-arkitekter som vill optimera, felsöka, övervaka och driva produktionsklara LangGraph-system.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och optimera komplexa LangGraph-topologier för hastighet, kostnad och skalbarhet.
- Utveckla pålitlighet med upprepningar, tidsgränser, idempotens och återhämtning baserad på kontrollpunkter.
- Felsöka och spåra grafexekveringar, inspektera tillstånd och systematiskt återskapa produktionsproblem.
- Instrumentera grafer med loggar, mätvärden och spår, distribuera till produktion och övervaka SLAs och kostnader.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande laboratoriemiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att be om en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Avancerad Ollama Model Debugging & Evaluation
35 timmarAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation är en djupgående kurs som fokuserar på diagnostik, testning och mätning av modellbeteende när lokala eller privata Ollama-uppsättningar körs.
Denna lärare-ledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-ingenjörer på avancerad nivå, ML Ops-professionella och QA-praktiker som vill säkerställa pålitlighet, trohet och operativ beredskap för Ollama-baserade modeller i produktion.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Utföra systematiskt felsökning av Ollama-värdade modeller och reproducera felmödrar tillförlitligt.
- Designa och genomföra robusta utvärderingsflöden med kvantitativa och kvalitativa mätvärden.
- Implementera observabilitet (loggar, spår, mätvärden) för att övervaka modellens hälsa och förskjutning.
- Automatisera testning, validering och regressionskontroller integrerade i CI/CD-flöden.
Kursformat
- Interaktiva föreläsningar och diskussioner.
- Hands-on-laborationer och felsökningsövningar med Ollama-uppsättningar.
- Fallstudier, gruppfelsökningssessioner och automatiseringsworkshops.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Bygga Privata AI-arbetsflöden med Ollama
14 timmarDenna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade professionella som vill implementera säkra och effektiva AI-drivna arbetsflöden med hjälp av Ollama.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Ollama för privat AI-bearbetning.
- Integrera AI-modeller i säkra företagsarbetsflöden.
- Optimera AI-prestanda samtidigt som datasekretess upprätthålls.
- Automatisera företagsprocesser med lokal AI-funktionalitet.
- Säkerställa överensstämmelse med företagets säkerhets- och styrningspolicyer.
Deployering och optimering av LLMs med Ollama
14 timmarDenna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellannivå som vill distribuera, optimera och integrera LLM:er med hjälp av Ollama.
I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:
- Konfigurera och distribuera LLM:er med hjälp av Ollama.
- Optimera AI-modeller för prestanda och effektivitet.
- Utnyttja GPU-acceleration för förbättrade inferenshastigheter.
- Integrera Ollama i arbetsflöden och applikationer.
- Övervaka och underhålla AI-modellernas prestanda över tid.
Fine-Tuning och Anpassa AI-modeller på Ollama
14 timmarDenna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på avancerad nivå som vill justera och anpassa AI-modeller på Ollama för förbättrad prestanda och domänspecifika tillämpningar.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Konfigurera en effektiv miljö för att justera AI-modeller på Ollama.
- Förbereda dataset för övervakad justering och förstärkning lärande.
- Optimera AI-modeller för prestanda, noggrannhet och effektivitet.
- Distribuera anpassade modeller i produktionsmiljöer.
- Utvärdera förbättringar av modellerna och säkerställa robusthet.
LangGraph Applications in Finance
35 timmarLangGraph är ett ramverk för att bygga tillståndsbaserade, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och kontroll över utförandet.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och driva LangGraph-baserade finansiella lösningar med rätt styrning, observerbarhet och överensstämmelse.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Designa finansiella LangGraph-arbetsflöden som överensstämmer med regler och revisionskrav.
- Integrera finansiella datastandarder och ontologier i graftillstånd och verktyg.
- Implementera pålitlighet, säkerhet och människor-i-loop-kontroller för kritiska processer.
- Distribuera, övervaka och optimera LangGraph-system för prestanda, kostnad och SLA:er.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph Foundations: Grafbaserad LLM-prompting och kedjebildning
14 timmarLangGraph är ett ramverk för att bygga grafstrukturerade LLM-applikationer som stöder planering, förgrening, verktygsanvändning, minne och kontrollerbar exekvering.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, prompt-engineers och dataexperter på grundnivå som vill designa och bygga pålitliga, flerstegs-LLM-arbetsflöden med hjälp av LangGraph.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förklara grundläggande LangGraph-begrepp (noder, kanter, tillstånd) och när de ska användas.
- Bygga promptkedjor som förgrenas, kallar på verktyg och behåller minne.
- Integrera hämtning och externa API:er i grafarbetsflöden.
- Testa, felsöka och utvärdera LangGraph-appar för pålitlighet och säkerhet.
Utbildningens format
- Interaktiva föreläsningar och facklig diskussion.
- Guidade laborationer och kodgenomgångar i en sandbox-miljö.
- Scenariebaserade övningar i design, testning och utvärdering.
Alternativ för anpassning av kursen
- För att beställa en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 timmarLangGraph gör det möjligt att hantera statiska, multi-aktörsarbetsflöden som drivs av LLMs med exakt kontroll över körningsvägar och statispersistens. Inom hälsovården är dessa funktioner avgörande för att uppfylla kraven, säkerställa interoperabilitet och bygga beslutstödssystem som överensstämmer med medicinska arbetsflöden.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och hantera LangGraph-baserade lösningar inom hälsovården samt hantera regelverks-, etiska och operativa utmaningar.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa LangGraph-arbetsflöden inom hälsovården med fokus på att uppfylla kraven och möjliggöra granskning.
- Integrera LangGraph-applikationer med medicinska ontologier och standarder (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Tillämpa bästa praxis för pålitlighet, spårbarhet och förklarbarhet i känsliga miljöer.
- Distribuera, övervaka och validera LangGraph-applikationer i produktionsmiljöer inom hälsovården.
Utbildningens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-övningar med verkliga fallstudier.
- Implementationsövning i en live-labbmiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph för Juridiska Tillämpningar
35 timmarLangGraph är en ramverk för att bygga tillståndsbärande, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och exakt kontroll över exekvering.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och driva LangGraph-baserade juridiska lösningar med nödvändiga överensstämmelse, spårbarhet och styrningskontroller.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Designa juridiska LangGraph-arbetsflöden som bevakar revision och överensstämmelse.
- Integrera juridiska ontologier och dokumentstandarder i grafens tillstånd och bearbetning.
- Implementera kontrollmekanismer, human-in-the-loop-godkännanden och spårbara beslutsvägar.
- Distribuera, övervaka och underhålla LangGraph-tjänster i produktionsmiljö med övervakbarhet och kostnadskontroll.
Formatet på kursen
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on implementation i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.
Dynamiska Arbetsflöden med LangGraph och LLM Agents
14 timmarLangGraph är ett ramverk för att sammansätta grafstrukturerade LLM-arbetsflöden som stöder förgrening, verktygsanvändning, minne och kontrollerad exekvering.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och produktteam på mellannivå som vill kombinera LangGraphs graflogik med LLM-agentloopar för att bygga dynamiska, kontextmedvetna applikationer såsom kundsupportagenter, beslutsträd och informationshämtningsystem.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Designa grafbaserade arbetsflöden som samordnar LLM-agenter, verktyg och minne.
- Implementera villkorsstyrd vägledning, omstart och återfall för robust exekvering.
- Integra hämtning, API:er och strukturerade utdata i agentloopar.
- Utvärdera, övervaka och hårdna agentbeteende för pålitlighet och säkerhet.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och ledd diskussion.
- Guidade labbar och kodgenomgångar i en sandlåde-omgivning.
- Scenariebaserade designövningar och kollegiala granskningar.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph för marknadsautomatisering
14 timmarLangGraph är ett grafbaserat orkestreringsramverk som möjliggör villkorliga, flerstegs LLM- och verktygsarbetsflöden, idealiskt för att automatisera och personifiera innehållsflöden.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till marknadsförare, innehållsstrateger och automatiseringsutvecklare på mellanstadiet som vill implementera dynamiska, förgrenade e-postkampanjer och innehållsgenereringsflöden med hjälp av LangGraph.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa grafstrukturerade innehåll och e-postarbetsflöden med villkorlig logik.
- Integrera LLMs, APIs och datakällor för automatiserad personifiering.
- Hantera tillstånd, minne och kontext över flera steg i kampanjer.
- Utvärdera, övervaka och optimera arbetsflödesprestanda och leveransresultat.
Utbildningsformat
- Interaktiva föreläsningar och gruppdiskussioner.
- Praktiska övningar för att implementera e-postarbetsflöden och innehållsflöden.
- Scenariobaserade övningar om personifiering, segmentering och förgrening.
Alternativ för att anpassa kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.
Multimodal Applications with Ollama
21 timmarOllama är en plattform som möjliggör körning och finjustering av stora språk- och multimodella modeller lokalt.
Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ML-ingenjörer, AI-forskare och produktutvecklare som vill bygga och distribuera multimodella applikationer med Ollama.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Installera och köra multimodella modeller med Ollama.
- Integrera text, bild och ljudinmatningar för verkliga applikationer.
- Bygga dokumentförståelse och visuella QA-system.
- Utveckla multimodella agenter som kan resonera över modaliteter.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Praktisk övning med riktiga multimodella datamängder.
- Live-lab implementation av multimodella pipeline med Ollama.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Kom igång med Ollama: Köra lokala AI-modeller
7 timmarDenna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på nybörjarnivå som vill installera, konfigurera och använda Ollama för att köra AI-modeller på sina lokala maskiner.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i Ollama och dess kapacitet.
- Inställa Ollama för att köra lokala AI-modeller.
- Distribuera och interagera med LLMs med hjälp av Ollama.
- Optimerar prestanda och resursanvändning för AI-arbetsbelastningar.
- Utforska användningsområden för lokal AI-distribution inom olika branscher.
Ollama Skalning & Infrastrukturoptimering
21 timmarOllama är en plattform för att köra stora språk- och multimodalmodeller lokalt och i stor skala.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer på mellan- till avancerad nivå som vill skalera Ollama-utplaceringar för fleranvändarmiljöer med hög genomströmning och kostnadseffektivitet.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Konfigurera Ollama för fleranvändar- och distribuerade arbetsbelastningar.
- Optimerade resursallokeringen för GPU och CPU.
- Implementera autoskalnings-, batch- och lativitetsreduceringsstrategier.
- Övervaka och optimera infrastrukturen för prestanda och kostnadseffektivitet.
Formatet på kursen
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-deployering och skalningslabb.
- Praktiska optimeringsövningar i live-miljöer.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Prompt Engineering Mastery with Ollama
14 timmarOllama är en plattform som möjliggör körning av stora språk- och multimodalmodeller lokalt.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till praktiker på mellannivå som vill mästra prompt engineering-tekniker för att optimera Ollama-utdata.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Skapa effektiva prompts för olika användningsfall.
- Använda tekniker som priming och chain-of-thought-strukturering.
- Implementera prompt-mallar och strategier för hantering av kontext.
- Bygga flerstegsprompting-pipelines för komplexa arbetsflöden.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-övningar med promptdesign.
- Praktisk implementation i en live-lab-miljö.
Alternativ för anpassning av kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.