NLP kurser och utbildning | Natural Language Processing (NLP) kurser och utbildning

Kursen har skapats för chefer, lösningar arkitekter, innovationsofficer, CTOs, software arkitekter och alla som är intresserade av en överblick över tillämpad artificiell intelligens och närmaste prognos för sin utveckling.

This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.

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 .

Deep Learning för NLP tillåter en maskin att lära sig enkel till komplex språkbehandling Bland de uppgifter som för närvarande är möjliga är språköversättning och bildgenerering för foton DL (Deep Learning) är en delmängd av ML (Machine Learning) Python är ett populärt programmeringsspråk som innehåller bibliotek för Deep Learning för NLP I den här instruktörsledda träningen lär deltagarna att använda Python-bibliotek för NLP (Natural Language Processing) eftersom de skapar en applikation som behandlar en uppsättning bilder och genererar bildtexter Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Design och kod DL för NLP med Python-bibliotek Skapa Python-kod som läser en väldigt stor samling bilder och genererar nyckelord Skapa Python-kod som genererar bildtexter från de upptäckta sökorden Publik Programmerare med intresse för lingvistik Programmerare som söker en förståelse för NLP (Natural Language Processing) Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

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 .

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

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

Till exempel kan en analytiker skapa en algoritm som kommer att nå en slutsats automatiskt baserat på en omfattande datakälla.

det uppskattas att ostrukturerade data står för mer än 90 procent av alla data, mycket av det i form av text. Blogg inlägg, tweets, sociala medier, och andra digitala publikationer kontinuerligt lägga till denna växande mängd data.

detta instruktörsledda, levande kurs centra runt extrahera insikter och mening från dessa data. Genom att använda bibliotek för R språk och naturlig språk bearbetning (NLP) kombinerar vi begrepp och tekniker från data vetenskap, artificiell intelligens och datorlingvistik för att algoritmiskt förstå innebörden bakom text data. Data prov finns på olika språk per kund krav.

i slutet av denna utbildning deltagare kommer att kunna förbereda data uppsättningar (stora och små) från olika källor, sedan tillämpa rätt algoritmer för att analysera och rapportera om dess betydelse.

format för kursen

- del föreläsning, del diskussion, tung praktisk praxis, enstaka tester för att mäta förståelse

Denna klassrumsbaserade träningspass kommer att undersöka NLP-tekniker i samband med tillämpningen av AI och Robotics in business Delegater kommer att genomföra datorbaserade exempel och fallstudier som löser övningar med Python .

Apache OpenNLP-biblioteket är en maskinbaserad verktygslåda för bearbetning av naturlig språktext Den stöder de vanligaste NLP-uppgifterna, till exempel språkdetektering, tokenisering, punktsegmentering, partofspeech-taggning, namngiven enhåndsutvinning, chunking, parsing och coreference-upplösning I den här instruktörsledningen, direktutbildning, kommer deltagarna att lära sig att skapa modeller för behandling av textbaserad data med hjälp av OpenNLP Provutbildningsdata samt anpassade dataset kommer att användas som underlag för laborationerna Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera och konfigurera OpenNLP Ladda ner befintliga modeller samt skapa egna Träna modellerna på olika uppsättningar av provdata Integrera OpenNLP med befintliga Java-applikationer Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig hur man använder rätt maskininlärning och NLP (Natural Language Processing) tekniker för att extrahera värde från textbaserad data Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Lös textbaserade datavetenskapsproblem med högkvalitativ, återanvändbar kod Applicera olika aspekter av scikitlearn (klassificering, kluster, regression, dimensionalitetsminskning) för att lösa problem Bygg effektiva maskininlärningsmodeller med textbaserad data Skapa en dataset och extrahera funktioner från ostrukturerad text Visualisera data med Matplotlib Bygg och utvärdera modeller för att få insikt Felsök textkodningsfel 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 .

Kursen introducerar lingvisare eller programmerare till NLP i Python Under kursen använder vi oftast nltkorg (Natural Language Tool Kit), men vi kommer också att använda andra bibliotek som är relevanta och användbara för NLP För tillfället kan vi genomföra kursen i Python 2x eller Python 3x Exempel är på engelska eller mandarin (普通话) Andra språk kan också ställas till förfogande om de godkänns före bokningen .

detta instruktör-ledda, Live Training (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till utvecklare och dataforskare som vill använda avstånd för att bearbeta mycket stora volymer av text för att hitta mönster och få insikter.

i slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

- Installera och konfigurera mellanslag.
- förstå avstånd & #39; s inställning till Natural Language Processing (NLP).
- extrahera mönster och få affärsinsikter från storskaliga datakällor.
- integrera utrymmet bibliotek med befintliga webb och äldre program.
- distribuerar avstånd till levande produktionsmiljöer för att förutsäga mänskligt beteende.
- använda avstånd till pre-process text för djupinlärning

format för kursen

- interaktiv föreläsning och diskussion.
- massor av övningar och praktik.
- praktisk implementering i en Live-lab miljö.

kurs AnpassningsAlternativ

- att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
- vill veta mer om avstånd, vänligen 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 ett open source-programbibliotek för numerisk beräkning med dataflödesdiagram SyntaxNet är ett nätverkssystem för naturliga språkbehandling för TensorFlow Word2Vec används för att lära vektorrepresentationer av ord, kallad "word embeddings" Word2vec är en särskilt beräkningsmässig effektiv predictive modell för att lära sig inbäddningar från rå text Den kommer i två smaker, den kontinuerliga BagofWords-modellen (CBOW) och SkipGram-modellen (kapitel 31 och 32 i Mikolov et al) Används i tandem, SyntaxNet och Word2Vec tillåter användare att generera Learned Embedding-modeller från Natural Language-inmatning Publik Kursen riktar sig till Utvecklare och ingenjörer som avser att arbeta med SyntaxNet och Word2Vec-modeller i sina TensorFlow-diagram Efter avslutad kurs kommer deltagare att: förstå TensorFlows struktur och implementeringsmekanismer kunna utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, inbäddning av termer, bygggrafer och loggning .

Deeplearning4j är ett open source, distribuerat deeplearning-bibliotek skrivet för Java och Scala Integrerad med Hadoop och Spark, är DL4J utformad för att användas i affärsmiljöer på distribuerade GPU och CPU Word2Vec är en metod för att beräkna vektorpresentationer av ord som introduceras av ett team av forskare på Google ledd av Tomas Mikolov Publik Kursen riktar sig till forskare, ingenjörer och utvecklare som vill använda Deeplearning4J för att konstruera Word2Vec-modeller .