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

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

★★★★★
★★★★★

NLP Cursusoverzicht

Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
21 hours
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
28 hours
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.
7 hours
Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingen architecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, software architecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
21 hours
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.
35 hours
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
14 hours
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.
21 hours
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.
21 hours
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 .
21 hours
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 .
35 hours
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 hours
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 hours
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 .
28 hours
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 .
21 hours
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 .
21 hours
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.

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.
14 hours
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/
14 hours
This instructor-led, live training in Nederland (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.).
14 hours
This instructor-led, live training in Nederland (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.

Last Updated:

Aankomende NLP (Natural Language Processing) cursussen

Weekend NLP (Natural Language Processing) cursus, Avond NLP training, Avond NLP opleiding NLP boot camp, NLP (Natural Language Processing) instructeur geleid, Weekend Natural Language Processing training, Avond NLP cursus, NLP coaching, NLP instructeur, NLP trainer, Natural Language Processing training cursus, NLP lessen, NLP on-site, NLP privé cursus, Natural Language Processing een op een training, NLP op locatie, Weekend NLP opleidingWeekend NLP cursus, Avond NLP training, Avond Natural Language Processing opleiding NLP boot camp, Natural Language Processing (NLP) instructeur geleid, Weekend Natural Language Processing training, Avond Natural Language Processing (NLP) cursus, NLP (Natural Language Processing) coaching, NLP instructeur, Natural Language Processing trainer, NLP (Natural Language Processing) training cursus, NLP lessen, NLP on-site, Natural Language Processing (NLP) privé cursus, NLP (Natural Language Processing) een op een training, NLP (Natural Language Processing) op locatie, Weekend NLP opleiding

Cursussen met korting

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Een aantal van onze klanten

This site in other countries/regions