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

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatieambtenaren, CTO's, software-architecten 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 antwoorden simuleren via chatinterfaces ChatBots helpen organisaties hun operationele efficiëntie te maximaliseren door eenvoudigere en snellere opties voor hun gebruikersinteracties aan te bieden In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze chatbots kunnen bouwen in Python Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de fundamenten van het bouwen van chatbots Bouw, test, implementeer en troubleshoot verschillende chatbots met behulp van Python Publiek ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Om een ​​aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen .

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 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 hoe gebruik kan worden gemaakt van tekst geschreven door mensen, zoals blogposts, tweets, enz ...

Een analist kan bijvoorbeeld een algoritme opzetten dat automatisch tot een conclusie komt op basis van een uitgebreide gegevensbron.

Geschat wordt dat ongestructureerde gegevens goed zijn voor meer dan 90 procent van alle gegevens, grotendeels in de vorm van tekst Blogberichten, tweets, sociale media en andere digitale publicaties dragen voortdurend bij aan dit groeiende aantal gegevens Deze cursus draait om het ontlenen van inzichten en betekenis aan deze gegevens Met behulp van de R taal- en natuurlijke taalverwerking (NLP) -bibliotheken combineren we concepten en technieken uit de computerwetenschappen, kunstmatige intelligentie en computerlinguïstiek om algoritmisch de betekenis achter tekstgegevens te begrijpen Gegevensstalen zijn beschikbaar in verschillende talen, afhankelijk van de vereisten van de klant Tegen het einde van deze training zullen deelnemers gegevensverzamelingen (groot en klein) uit verschillende bronnen kunnen voorbereiden en vervolgens de juiste algoritmen kunnen toepassen om de significantie ervan te analyseren en te rapporteren Publiek Taalwetenschappers en programmeurs Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, zware handsonoefeningen, occasionele tests om begrip te meten .

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 .

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

Deze cursus introduceert taalkundigen of programmeurs voor NLP in Python Tijdens deze cursus gebruiken we meestal nltkorg (Natural Language Tool Kit), maar we zullen ook andere relevante en nuttige bibliotheken gebruiken voor NLP Op dit moment kunnen we deze cursus uitvoeren in Python 2x of Python 3x Voorbeelden zijn in het Engels of het Mandarijn (普通话) Andere talen kunnen ook beschikbaar worden gesteld als ze voorafgaand aan de boeking zijn overeengekomen .

deze instructeur-LED, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op ontwikkel-en data wetenschappers die spaCy willen gebruiken om zeer grote hoeveelheden tekst te verwerken om patronen te vinden en inzichten te verwerven.

aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

- installeren en configureren spaCy.
- begrijpen spaCy & #39; s benadering van natuurlijke taalverwerking (NLP).
- extract patronen en het verkrijgen van zakelijke inzichten uit grootschalige gegevensbronnen.
- integreert de spaCy bibliotheek met bestaande web en legacy applicaties.
- implementeren spaCy om te leven productie-omgevingen te voorspellen menselijk gedrag.
- gebruik spaCy om pre-process tekst voor Deep Learning

formaat van de cursus

- interactieve lezing en bespreking.
- veel oefeningen en praktijk.
- hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

cursus customization opties

- voor het aanvragen van een aangepaste opleiding voor deze cursus, neem dan contact met ons op te regelen.
- voor meer informatie over spaCy, u terecht op: 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 softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van gegevensstroomgrafieken SyntaxNet is een framework voor natuurlijke taalverwerking van neuraal netwerken voor TensorFlow Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vectorrepresentaties van woorden, genaamd "woordinbeddings" Word2vec is een bijzonder computationeel efficiënt voorspellend model voor het leren van woordinbedekkingen uit onbewerkte tekst Het komt in twee smaken, het Model Continuous BagofWords (CBOW) en het SkipGram-model (Hoofdstuk 31 en 32 in Mikolov et al) SyntaxNet en Word2Vec kunnen naast elkaar worden gebruikt om Geleerde Embedding-modellen te genereren uit Natuurlijke Taalinvoer Publiek Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en technici die met SyntaxNet en Word2Vec-modellen willen werken in hun TensorFlow-grafieken Na het voltooien van deze cursus zullen afgevaardigden: de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen in staat zijn installatie / productieomgeving / architectuurtaken en -configuratie uit te voeren in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, debugging uit te voeren, monitoring in staat zijn om geavanceerde productie-achtige trainingsmodellen te implementeren, termen in te bouwen, grafieken te bouwen en te loggen .

Deeplearning4j is een opensource, deeplearning-bibliotheek die is geschreven voor Java en Scala DL4J is geïntegreerd met Hadoop en Spark en is ontworpen voor gebruik in zakelijke omgevingen op gedistribueerde GPU's en CPU's Word2Vec is een methode voor het berekenen van vectorrepresentaties van woorden die zijn geïntroduceerd door een team van onderzoekers bij Google onder leiding van Tomas Mikolov Publiek Deze cursus is gericht op onderzoekers, ingenieurs en ontwikkelaars die Deeplearning4J willen gebruiken om Word2Vec-modellen te bouwen .