NLP Schulungen | Natural Language Processing (NLP) Schulungen

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Software-Architekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für ihre Entwicklung interessieren.

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 sind Computerprogramme, die menschliche Reaktionen über Chat-Schnittstellen automatisch simulieren ChatBots helfen Organisationen dabei, ihre betriebliche Effizienz zu maximieren, indem sie einfachere und schnellere Optionen für ihre Benutzerinteraktionen bereitstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Chatbots in Python erstellt Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen des Aufbaus von Chatbots Mit Python können Sie verschiedene Chatbots erstellen, testen, bereitstellen und Fehler beheben Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

Deep Learning für NLP ermöglicht es einer Maschine, einfache bis komplexe Sprachverarbeitung zu erlernen Zu den derzeit möglichen Aufgaben gehören die Übersetzung von Sprachen und die Erstellung von Bildunterschriften für Fotos DL (Deep Learning) ist eine Teilmenge von ML (Machine Learning) Python ist eine beliebte Programmiersprache, die Bibliotheken für Deep Learning für NLP enthält In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, Python-Bibliotheken für NLP (Natural Language Processing) zu verwenden, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Untertitel generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Entwerfen und kodieren Sie DL für NLP mit Python-Bibliotheken Erstellen Sie Python-Code, der eine im Wesentlichen große Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert Erstellen Sie Python-Code, der Untertitel aus den erkannten Keywords generiert Publikum Programmierer mit Interesse an Linguistik Programmierer, die ein Verständnis für NLP (Natural Language Processing) suchen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Natural Language Generation (NLG) bezieht sich auf die Produktion von natürlichsprachlichem Text oder Sprache durch einen Computer In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python hochwertigen Text in natürlicher Sprache erstellen können, indem sie ihr eigenes NLG-System von Grund auf neu erstellen Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden auf Live-Lab-Projekte zur Generierung von Inhalten angewendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie NLG, um automatisch Inhalte für verschiedene Branchen zu generieren, von Journalismus über Immobilien bis hin zu Wetter- und Sportberichten Auswählen und Organisieren von Quellinhalt, Planen von Sätzen und Vorbereiten eines Systems zum automatischen Generieren von Originalinhalten Verstehen Sie die NLG-Pipeline und wenden Sie die richtigen Techniken in jeder Phase an Verstehen Sie die Architektur eines Natural Language Generation (NLG) -Systems Implementieren Sie die am besten geeigneten Algorithmen und Modelle für die Analyse und Bestellung Ziehen Sie Daten aus öffentlich verfügbaren Datenquellen sowie aus kuratierten Datenbanken, die als Material für generierten Text verwendet werden sollen Ersetze manuelle und mühsame Schreibprozesse durch computergenerierte, automatisierte Inhaltserstellung Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Dieser Kurs wurde für Personen entwickelt, die Interesse daran haben, Bedeutung aus geschriebenem englischem Text zu extrahieren, obwohl das Wissen auch auf andere menschliche Sprachen angewendet werden kann.

Der Kurs behandelt die Verwendung von Text, der von Menschen geschrieben wurde, wie Blog-Posts, Tweets usw.

Zum Beispiel kann ein Analyst einen Algorithmus einrichten, der basierend auf einer umfangreichen Datenquelle automatisch zu einer Schlussfolgerung kommt.

Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, viele davon in Form von Text Blogposts, Tweets, soziale Medien und andere digitale Publikationen tragen ständig zu diesem wachsenden Datenbestand bei Dieser Kurs konzentriert sich auf das Extrahieren von Einsichten und Bedeutung aus diesen Daten Unter Verwendung der R Language und Natural Language Processing (NLP) -Bibliotheken kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, künstlichen Intelligenz und Computerlinguistik, um die Bedeutung von Textdaten algorithmisch zu verstehen Datenmuster sind in verschiedenen Sprachen je Kundenanforderung verfügbar Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen, dann die richtigen Algorithmen zu verwenden, um sie zu analysieren und über ihre Bedeutung zu berichten Publikum Linguisten und Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis, gelegentliche Tests, um das Verständnis zu erfassen .

Diese Schulungssitzung im Klassenzimmer wird NLP-Techniken in Verbindung mit der Anwendung von AI und Robotics im Geschäftsleben untersuchen Die Delegierten werden computerbasierte Beispiele und Fallstudien-Lösungsübungen mit Python durchführen .

Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit zur Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache Es unterstützt die gebräuchlichsten NLP-Aufgaben, wie z B Spracherkennung, Tokenisierung, Satzsegmentierung, Teil-Spech-Tagging, Namensentitätsextraktion, Chunking, Parsing und Koreferenzierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit OpenNLP Modelle für die Verarbeitung textbasierter Daten erstellen können Als Grundlage für die Laborübungen dienen sowohl Trainingsdaten als auch kundenspezifische Datensätze Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie OpenNLP Laden Sie bestehende Modelle herunter und erstellen Sie eigene Modelle Trainieren Sie die Modelle auf verschiedenen Sample-Datensätzen Integrieren Sie OpenNLP in vorhandene Java-Anwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Lösen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitätsreduktion), um Probleme zu lösen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Am Ende der Schulung wird erwartet, dass die Delegierten ausreichend mit den wesentlichen Python-Konzepten ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren Das Training zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen, sondern auch das logische und operative Wissen der darin enthaltenen Technologie zu vermitteln .

Dieser Kurs stellt Linguisten oder Programmierern NLP in Python vor Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltkorg (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber wir werden auch andere Bibliotheken verwenden, die für NLP relevant und nützlich sind Im Moment können wir diesen Kurs in Python 2x oder Python 3x durchführen Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话) Andere Sprachen können ebenfalls zur Verfügung gestellt werden, wenn dies vor der Buchung vereinbart wurde .

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit spaCy sehr große Textmengen verarbeiten wollen, um Muster zu finden und Einblicke zu gewinnen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und spaCy konfigurieren.
- Verstehen Sie spaCy & #39; es Ansatz für Natural Language Processing (NLP)
- Muster extrahieren und aus großen Datenquellen Einblicke in die Unternehmen gewinnen.
- die spaCy Bibliothek mit bestehenden Web-und Altanwendungen
. - Sdeploy spaCy, um Produktionsumgebungen zu leben, um menschliches Verhalten vorherzusagen
- Verwenden Sie spaCy, um Text für Deep Learning vorzuverarbeiten

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über spaCy zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://spacy.io/

In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

TensorFlow ™ ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen SyntaxNet ist ein NeuralNetwork Natural Language Processing Framework für TensorFlow Word2Vec wird zum Lernen von Vektordarstellungen von Wörtern verwendet, die "Worteinbettungen" genannt werden Word2vec ist ein besonders recheneffizientes Vorhersagemodell für das Einlernen von Worteinbettungen aus Rohtext Es gibt zwei Varianten, das Continuous BagofWords-Modell (CBOW) und das SkipGram-Modell (Kapitel 31 und 32 in Mikolov et al) In Verbindung mit SyntaxNet und Word2Vec können Benutzer Learned Embedding-Modelle aus Natural Language-Eingaben generieren Publikum Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die mit SyntaxNet- und Word2Vec-Modellen in ihren TensorFlow-Diagrammen arbeiten möchten Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten: verstehen TensorFlows Struktur und Einsatzmechanismen in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, zu überwachen in der Lage sein, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle zu implementieren, Begriffe einzubetten, Diagramme zu erstellen und zu loggen .

Deeplearning4j ist eine Open Source-Bibliothek für Java und Scala In Verbindung mit Hadoop und Spark wurde DL4J für den Einsatz in Geschäftsumgebungen mit verteilten GPUs und CPUs entwickelt Word2Vec ist eine Methode zur Berechnung von Vektordarstellungen von Wörtern, die von einem Team von Forschern bei Google unter der Leitung von Tomas Mikolov vorgestellt wurden Publikum Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Deeplearning4J zur Erstellung von Word2Vec-Modellen nutzen möchten .