NLP Training Courses | Natural Language Processing (NLP) Training Courses

Generatieve AI is een type AI dat originele inhoud kan creëren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek en code. Grote taalmodellen (LLM's) zijn krachtige neurale netwerken die natuurlijke taal kunnen verwerken en genereren.Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau die willen leren hoe ze generatieve AI met LLM's kunnen gebruiken voor verschillende taken en domeinen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Leg uit wat generatieve AI is en hoe het werkt. Beschrijf de transformatorarchitectuur die LLM's aandrijft. Gebruik empirische schaalwetten om LLM's te optimaliseren voor verschillende taken en beperkingen. Pas de modernste tools en methoden toe om LLM's te trainen, te verfijnen en in te zetten. Bespreek de kansen en risico’s van generatieve AI voor de samenleving en het bedrijfsleven.

Formaat van de cursus

Interactieve lezing en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

Als u een training op maat voor deze cursus wilt aanvragen, kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

Generative Pre-trained Transformers (GPT) zijn state-of-the-art modellen in natuurlijke taalverwerking die een revolutie hebben teweeggebracht in verschillende toepassingen, waaronder taalgeneratie, tekstaanvulling en automatische vertaling. Deze cursus biedt een diepgaande verkenning van GPT-modellen, met een focus op GPT-3 en de nieuwste ontwikkelingen in GPT-4. Deelnemers krijgen inzicht in de architectuur, trainingstechnieken en toepassingen van GPT-modellen.Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-ingenieurs, NLP-onderzoekers en AI-enthousiastelingen die de innerlijke werking van GPT-modellen willen begrijpen, de mogelijkheden van GPT-3 en GPT-4 willen verkennen en leer hoe ze deze modellen kunnen gebruiken voor hun NLP-taken.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp de belangrijkste concepten en principes achter Generative Pre-trained Transformers. Begrijp de architectuur en het trainingsproces van GPT-modellen. Gebruik GPT-3 voor taken zoals het genereren, invullen en vertalen van tekst. Ontdek de nieuwste ontwikkelingen in GPT-4 en de mogelijke toepassingen ervan. Pas GPT-modellen toe op hun eigen NLP-projecten en -taken.

Formaat van de cursus

Interactieve lezing en discussie. Veel oefenen en oefenen. Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsopties

Voor het aanvragen van een training op maat voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

Hugging Face is een krachtige open-source bibliotheek en platform voor natuurlijke taalverwerking (NLP).Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, beoefenaars van machine learning en NLP-onderzoekers en -enthousiastelingen die Hugging Face effectief willen gebruiken voor NLP-taken.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Gebruik een Hugging Face Transformer-model en stem het af op een specifieke dataset. Krijg het vermogen om zelfstandig gemeenschappelijke NLP-uitdagingen aan te gaan. Maak en deel uw modeldemo's effectief. Stroomlijn de optimalisatie van uw modellen voor productie. Gebruik Hugging Face Transformers voor het oplossen van een breed scala aan machine learning-problemen.

Formaat van de cursus

Interactieve lezing en discussie. Veel oefenen en oefenen. Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsopties

Voor het aanvragen van een training op maat voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

Large Language Models (LLM's) zijn diepe neurale netwerkmodellen die natuurlijke taalteksten kunnen genereren op basis van een bepaalde invoer of context. Ze zijn getraind in grote hoeveelheden tekstgegevens uit verschillende domeinen en bronnen, en kunnen de syntactische en semantische patronen van natuurlijke taal vastleggen. LLM's hebben indrukwekkende resultaten behaald bij verschillende taken in natuurlijke taal, zoals het samenvatten van teksten, het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst en meer.Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars op beginnersniveau tot op gemiddeld niveau die grote taalmodellen willen gebruiken voor verschillende natuurlijke taaltaken.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet een ontwikkelomgeving op met een populaire LLM. Maak een basis-LLM en verfijn deze op een aangepaste dataset. Gebruik LLM's voor verschillende taken in natuurlijke taal, zoals het samenvatten van teksten, het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst en meer. Debug en evalueer LLM's met behulp van tools zoals TensorBoard, PyTorch Lightning en Hugging Face Datasets.

Formaat van de cursus

Interactieve lezing en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

Als u een training op maat voor deze cursus wilt aanvragen, kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

Er wordt geschat dat ongestructureerde gegevens goed zijn voor meer dan 90 procent van alle gegevens, veel ervan in de vorm van tekst. Blog Posts, tweets, sociale media, en andere digitale publicaties voortdurend toe te voegen aan deze groeiende hoeveelheid gegevens. deze instructeur geleide, leef cursus centra rond het halen van inzichten en het betekenen van deze gegevens. Met behulp van de R taal en natural language processing (NLP) Bibliotheken, combineren we concepten en technieken uit de informatica, kunstmatige intelligentie, en computationele taalkunde om algoritmisch begrijpen de betekenis achter tekstgegevens. Data samples zijn beschikbaar in verschillende talen per klant eisen. tegen het einde van deze opleiding deelnemers in staat zal zijn om datasets (groot en klein) uit verschillende bronnen te bereiden, dan passen de juiste algoritmen te analyseren en te rapporteren over de betekenis ervan.

formaat van de cursus

• deel lezing, deel bespreking, zware hands-on praktijk, occasionele tests om het begrip te meten

Deze cursus introduceert taalkundigen of programmeren in NLP in Python. Tijdens deze cursus zullen we voornamelijk nltk.org (Natural Language Tool Kit) gebruiken, maar we zullen ook andere bibliotheken gebruiken die relevant en nuttig zijn voor NLP. Op dit moment kunnen we deze cursus uitvoeren in Python 2.x of Python 3.x. Voorbeelden zijn in het Engels of Mandarijn (普通话). Andere talen kunnen ook beschikbaar worden gesteld indien overeengekomen vóór de reservering.

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

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 zijn computerprogramma's die automatisch menselijke reacties simuleren via chatinterfaces. ChatBots helpen organisaties hun operationele efficiëntie te maximaliseren door eenvoudiger en snellere opties te bieden voor hun gebruikersinteracties. In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze chatbots kunnen bouwen in Python . Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van het bouwen van chatbots
• Bouw, test, implementeer en los verschillende chatbots op met Python

Publiek

• ontwikkelaars

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Notitie

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deep Learning voor NLP stelt een machine in staat om eenvoudige tot complexe taalverwerking te leren Tot de taken die momenteel mogelijk zijn, behoren taalvertaling en het genereren van bijschriften voor foto's DL (Deep Learning) is een subset van ML (Machine Learning) Python is een populaire programmeertaal met bibliotheken voor deep-learning voor NLP Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python-bibliotheken te gebruiken voor NLP (Natural Language Processing) terwijl ze een applicatie maken die een reeks foto's verwerkt en ondertiteling genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Ontwerp en code DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken Maak een Python-code die een aanzienlijk grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert Maak een Python-code die bijschriften genereert van de gedetecteerde trefwoorden Publiek Programmeurs met interesse in taalkunde Programmeurs die een goed begrip van NLP (Natural Language Processing) zoeken Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Natuurlijke taalgeneratie (NLG) verwijst naar de productie van natuurlijke taaltekst of spraak door een computer In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om hoogwaardige natuurlijke taaltekst te maken door zelf vanuit het niets een eigen NLG-systeem te bouwen Case studies zullen ook worden onderzocht en de relevante concepten zullen worden toegepast op live lab-projecten voor het genereren van inhoud Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik NLG om automatisch inhoud te genereren voor verschillende industrieën, van journalistiek tot onroerend goed, tot weer- en sportrapportage Selecteer en organiseer broninhoud, plan zinnen en bereid een systeem voor op het automatisch genereren van originele inhoud Begrijp de NLG-pijplijn en pas de juiste technieken toe in elke fase Begrijp de architectuur van een Natural Language Generation (NLG) -systeem Implementeer de meest geschikte algoritmen en modellen voor analyse en bestelling Trek gegevens uit openbaar beschikbare gegevensbronnen en samengestelde databases om te gebruiken als materiaal voor gegenereerde tekst Vervang handmatige en arbeidsintensieve schrijfprocessen door computergegenereerde, geautomatiseerde inhoudcreatie Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Deze op klassen gebaseerde trainingssessie zal NLP-technieken verkennen in combinatie met de toepassing van AI en Robotics in het bedrijfsleven Afgevaardigden zullen computergebaseerde voorbeelden en casestudyoplossende oefeningen uitvoeren met behulp van Python .

De Apache OpenNLP-bibliotheek is een op machine learning gebaseerde toolkit voor het verwerken van natuurlijke taaltekst Het ondersteunt de meest voorkomende NLP-taken, zoals taaldetectie, tokenisatie, zinsegmentatie, partofspeech-tagging, entiteitsextractie, chunking, parsing en coreference-resolutie In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze modellen kunnen maken voor het verwerken van op tekst gebaseerde gegevens met behulp van OpenNLP Voorbeelden van trainingsgegevens en aangepaste datasets zullen worden gebruikt als basis voor de practica Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer OpenNLP Download bestaande modellen en maak er zelf een Train de modellen op verschillende sets voorbeeldgegevens Integreer OpenNLP met bestaande Java-applicaties Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze de juiste machine-learning en NLP (Natural Language Processing) -technieken kunnen gebruiken om waarde te halen uit op tekst gebaseerde gegevens Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Los op tekst gebaseerde gegevenswetenschappelijke problemen op met hoogwaardige, herbruikbare code Verschillende aspecten van scikitlearn toepassen (classificatie, clustering, regressie, reductie van dimensies) om problemen op te lossen Bouw effectieve modellen voor machinaal leren met tekstgebaseerde gegevens Maak een gegevensset en extraheer functies uit ongestructureerde tekst Visualiseer gegevens met Matplotlib Bouw en evalueer modellen om inzicht te krijgen Problemen met tekstcoderingsfouten oplossen Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Aan het einde van de training wordt van de afgevaardigden verwacht dat ze voldoende uitgerust zijn met de essentiële python-concepten en dat ze NLTK voldoende moeten kunnen gebruiken om de meeste op NLP en ML gebaseerde operaties te implementeren. De training is gericht op het geven van niet alleen een uitvoerende kennis, maar ook de logische en operationele kennis van de technologie daarin.

Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die spaCy willen gebruiken om zeer grote hoeveelheden tekst te verwerken om patronen te vinden en inzichten te krijgen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• SpaCy installeren en configureren.
• Begrijp de benadering van spaCy voor Natural Language Processing (NLP) .
• Patronen extraheren en zakelijke inzichten verkrijgen uit grootschalige gegevensbronnen.
• Integreer de spaCy-bibliotheek met bestaande web- en oudere applicaties.
• SpaCy implementeren in live productieomgevingen om menselijk gedrag te voorspellen.
• Gebruik spaCy om tekst voor Deep Learning voor te verwerken

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
• Ga voor meer informatie over spaCy naar: https://spacy.io/

In Python Machine Learning kan de functie Tekstsamenvatting de invoertekst lezen en een samenvatting van de tekst produceren Deze mogelijkheid is beschikbaar via de commandoregel of als een Python API / bibliotheek Een spannende toepassing is het snel creëren van uitvoerende overzichten; dit is met name handig voor organisaties die grote hoeveelheden tekstgegevens moeten beoordelen voordat ze rapporten en presentaties genereren Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python te gebruiken om een ​​eenvoudige applicatie te maken die automatisch een samenvatting van de invoertekst genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik een commandoregeltool die tekst samenvat Ontwerp en maak samenvattende tekstcodes met Python-bibliotheken Evalueer drie Python-bibliotheken met samenvattingen: somma 070, pysummarization 104, readless 1017 Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

TensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs. SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow. Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.) Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input. Het publiek Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken. Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:

begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging

Deeplearning4j is een open-source, gedistribueerde deep-learning bibliotheek geschreven voor Java en Scala . Geïntegreerd met Hadoop en Spark, is DL4J ontworpen om te worden gebruikt in zakelijke omgevingen op gedistribueerde GPU 's en CPU's. Word 2Vec is een methode voor het berekenen van vectorrepresentaties van woorden geïntroduceerd door een team van onderzoekers bij Go ogle onder leiding van Tomas Mikolov. Publiek Deze cursus is bedoeld voor onderzoekers, ingenieurs en ontwikkelaars die Deeplearning4J willen gebruiken om Word 2Vec-modellen te bouwen.

Deze cursus is bedoeld voor mensen die geïnteresseerd zijn in het extraheren van betekenis uit geschreven Engelse tekst, hoewel de kennis ook kan worden toegepast op andere menselijke talen. De cursus behandelt het gebruik van door mensen geschreven tekst, zoals blogposts, tweets, enz ... Een analist kan bijvoorbeeld een algoritme instellen dat automatisch een conclusie trekt op basis van een uitgebreide gegevensbron.

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 is a Python NLP library for processing textual data. It provides a simple API that makes it easy to perform NLP tasks, such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, etc. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
• Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
• Learn how to build text classification systems using TextBlob.
• Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
• Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.

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.