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

Generativ AI är en typ av AI som kan skapa originalinnehåll som text, bilder, musik och kod. Stora språkmodeller (LLM) är kraftfulla neurala nätverk som kan bearbeta och generera naturligt språk.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på medelnivå som vill lära sig hur man använder generativ AI med LLM:er för olika uppgifter och domäner.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Förklara vad generativ AI är och hur det fungerar. Beskriv transformatorarkitekturen som driver LLM:er. Använd empiriska skalningslagar för att optimera LLM:er för olika uppgifter och begränsningar. Tillämpa toppmoderna verktyg och metoder för att träna, finjustera och distribuera LLM:er. Diskutera möjligheter och risker med generativ AI för samhället och näringslivet.

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.

Generative Pre-trained Transformers (GPT) är toppmoderna modeller inom naturlig språkbehandling som har revolutionerat olika applikationer, inklusive språkgenerering, textkomplettering och maskinöversättning. Den här kursen ger en djupgående utforskning av GPT-modeller, med fokus på GPT-3 och de senaste framstegen inom GPT-4. Deltagarna kommer att få insikter i arkitekturen, träningsteknikerna och tillämpningarna av GPT-modeller.Denna instruktörsledda, liveutbildning (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 använder 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.

Kursens format

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

Kursanpassningsalternativ

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

Hugging Face är ett kraftfullt bibliotek med öppen källkod och plattform för naturlig språkbehandling (NLP).Denna instruktörsledda, liveutbildning (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.

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.

Large Language Models (LLM) är modeller för djupa neurala nätverk som kan generera naturliga språktexter baserat på en given input eller kontext. De tränas på stora mängder textdata från olika domäner och källor, och de kan fånga de syntaktiska och semantiska mönstren i naturligt språk. LLM har uppnått imponerande resultat på olika naturliga språkuppgifter som textsammanfattning, frågesvar, textgenerering och mer.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjarnivå till medelnivå som vill använda stora språkmodeller för olika naturliga språkuppgifter.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Skapa en utvecklingsmiljö som inkluderar en populär LLM. Skapa en grundläggande LLM och finjustera den på en anpassad datauppsättning. Använd LLM:er för olika naturliga språkuppgifter som textsammanfattning, frågesvar, textgenerering och mer. Felsöka och utvärdera LLM:er med hjälp av verktyg som TensorBoard, PyTorch Lightning och Hugging Face Dataset.

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.

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

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.

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.

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 .

Denna klassbaserad träning kommer att utforska NLP-tekniker i samband med tillämpningen av AI och Robotics i affärer. Delegaterna kommer att genomföra datorbaserade exempel och lösa övningar med fallstudier med 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

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 .

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

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.

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.

Spark NLP is an open source library, built on Apache Spark, for natural language processing with Python, Java, and Scala. It is widely used for enterprise and industry verticals, such as healthcare, finance, life science, and recruiting. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
• Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
• Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
• Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
• Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

TextBlob är en Python NLP-bibliotek för bearbetning av textdata. Det ger en enkel API som gör det enkelt att utföra NLP-uppgifter, såsom part-of-speech tagging, noun fras extraktion, känslor analys, klassificering, översättning, etc. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till data forskare och utvecklare som vill använda TextBlob för att genomföra och förenkla NLP-uppgifter, såsom känslor analys, spelling korrigeringar, text klassificering modellering, etc. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Skapa den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja genomföra NLP-uppdrag med TextBlob. Förstå egenskaperna, arkitekturen och fördelarna med TextBlob. Lär dig hur du bygger textklassificeringssystem med hjälp av TextBlob. Utföra vanliga NLP-uppgifter (Tokenization, WordNet, Sentiment Analysis, Spelling Correction, etc.) Utför avancerade implementationer med enkla APIs och några linjer av koder.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.