NLP Training Courses | Natural Language Processing (NLP) Training Courses
Lokale, instructieve Live Natural Language Process (NLP) trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en handson-oefeningen hoe je inzichten en betekenis uit deze gegevens kunt halen Gebruikmakend van verschillende programmeertalen, zoals de bibliotheken van Python en R en Natural Language Processing (NLP), combineren onze trainingssessies concepten en technieken uit de computerwetenschappen, kunstmatige intelligentie en computerlinguïstiek om deelnemers te helpen de betekenis achter tekstgegevens te begrijpen NLP-trainingen leiden de deelnemers stap voor stap door het proces van het evalueren en toepassen van de juiste algoritmen om gegevens te analyseren en te rapporteren over de significantie ervan NLP training is beschikbaar als "live training op locatie" of "live training op afstand" Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nederland of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nederland Live-training op afstand wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop NobleProg Uw lokale trainingsaanbieder.
Machine Translated
Getuigenissen
★★★★★
★★★★★
Ik vond de oefeningen leuk.
Office for National Statistics
Cursus: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
De trainer legde zeer gemakkelijk moeilijke en geavanceerde onderwerpen uit.
Leszek K
Cursus: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Dit is een van de beste hands-on met oefeningen programmeerlessen die ik ooit heb gevolgd.
Laura Kahn
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Dit is een van de beste online training die ik ooit heb gevolgd in mijn 13-jarige carrière. Ga zo door!.
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Menselijke identificatie en printplaat slechte punt detectie
王 春柱 - 中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Tonen
中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Over gezicht gebied.
中移物联网
Cursus: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
de laatste dag. generatie deel
Accenture Inc
Cursus: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
De onderwerpen die verwijzen naar NLG. Het team kon uiteindelijk iets nieuws leren met interessante onderwerpen, maar dat was pas de laatste dag. Er waren ook meer handen op activiteiten dan glijbanen wat goed was.
Accenture Inc
Cursus: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Ik vind het leuk dat het meer gericht is op het hoe van de verschillende methoden voor het samenvatten van tekst
Cursus: Text Summarization with Python
Machine Translated
Dit is een van de beste online training die ik ooit heb gevolgd in mijn 13-jarige carrière. Ga zo door!.
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Ik vind het leuk dat het meer gericht is op het hoe van de verschillende methoden voor het samenvatten van tekst
Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingenarchitecten, innovatieofficieren, CTO's, software-architecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde prognose 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 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.
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 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 cursus introduceert taalkundigen of programmeurs bij NLP in Python . Tijdens deze cursus zullen we meestal nltk.org (Natural Language Tool Kit) gebruiken, maar ook zullen we andere bibliotheken gebruiken die relevant en nuttig zijn voor NLP. Op dit moment kunnen we deze cursus in Python 2.x of Python 3.x volgen. Voorbeelden zijn in het Engels of Mandarijn (普通话). Andere talen kunnen ook beschikbaar worden gesteld indien overeengekomen voorafgaand aan de boeking.
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 softwarebibliotheek voor numerieke berekening met behulp van gegevensstroomgrafieken.
SyntaxNet is een neuraal-netwerk framework voor natuurlijke TensorFlow voor TensorFlow .
Word 2Vec wordt gebruikt voor het leren van vectorrepresentaties van woorden, "woordinbedding" genoemd. Word 2vec is een bijzonder rekenkundig efficiënt voorspellend model voor het leren van woordinbedding van onbewerkte tekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of- Word model (CBOW) en het Skip-Gram-model (hoofdstuk 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.).
SyntaxNet en Word 2Vec worden in combinatie gebruikt en stellen gebruikers in staat om geleerde insluitingsmodellen te genereren op basis van invoer in natuurlijke taal.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars en ingenieurs die met SyntaxNet- en Word 2Vec-modellen willen werken in hun TensorFlow grafieken.
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen - in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren - codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren - in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, inbeddingstermijnen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie
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.
Aankomende NLP (Natural Language Processing) cursussen
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
