NLP kurser och utbildning | Natural Language Processing (NLP) kurser och utbildning
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 hands-on-övningsprogrammen 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
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
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 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.
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
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 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 .
Denna kurs introducerar lingvister eller programmerare till NLP i Python . Under denna kurs kommer vi mestadels att använda nltk.org (Natural Language Tool Kit), men vi kommer också att använda andra bibliotek som är relevanta och användbara för NLP. Just nu kan vi genomföra 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 avtalats innan bokning.
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 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 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.
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european central bank (ecb)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
