
Lokala, instruktörsledda Live Natural Language Process (NLP) -kurser visar genom interaktiv diskussion och handson övning hur man extraherar insikter och mening från dessa data Genom att använda olika programmeringsspråk som Python och R och Natural Language Processing (NLP) -bibliotek kombinerar våra träningar begrepp och tekniker från datavetenskap, konstgjord intelligens och beräkningslingvistik för att hjälpa deltagarna att förstå betydelsen bakom textdata NLP-utbildningar går deltagare stegvis genom processen för att utvärdera och tillämpa rätt algoritmer för att analysera data och rapportera om dess betydelse NLP-träning är tillgänglig som "live-träning" eller "fjärr-live-träning" Utbildning på plats kan genomföras lokalt på kundlokaler i Sverige eller i NobleProgs företagsutbildningscenter i Sverige Fjärrutbildning sker genom en interaktiv fjärrskrivbord NobleProg Din lokala utbildningsleverantör.
Machine Translated
Vittnesmål
Jag tyckte om övningarna.
Office for National Statistics
Kurs: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Tränaren förklarade mycket enkelt svåra och avancerade ämnen.
Leszek K
Kurs: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Detta är en av de bästa praktiska med övningar programmeringskurser jag någonsin har tagit.
Laura Kahn
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Detta är en av de bästa online-träning som jag någonsin har tagit i min 13 åriga karriär. Fortsätt det stora arbetet !.
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Mänsklig identifiering och kretskort dålig punkt detektering
王 春柱 - 中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Visa
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Om ansikte område.
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
den sista dagen. generationsdel
Accenture Inc
Kurs: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Ämnen som hänvisar till NLG. Laget kunde lära sig något nytt i slutändan med ämnen som var intressanta men det var bara under den sista dagen. Det fanns också fler saker på aktiviteter än bilder som var bra.
Accenture Inc
Kurs: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Jag gillar att det fokuserar mer på hur de olika metoderna för sammanfattning av text används
Kurs: Text Summarization with Python
Machine Translated
teman, vänlig attityd presentatören
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Kurs: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Detta är en av de bästa online-träning som jag någonsin har tagit i min 13 åriga karriär. Fortsätt det stora arbetet !.
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Jag gillar att det fokuserar mer på hur de olika metoderna för sammanfattning av text används
Kurs: Text Summarization with Python
Machine Translated
NLP underkategorier
Natural Language Processing läroplaner
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 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.
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
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.
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
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
Audience
- Developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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/
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.).
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.
Last Updated: