NLP Schulungen | Natural Language Processing (NLP) Schulungen
Lokale, instruktorierte Live-Trainingsseminare für Natural Language Process (NLP) demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen, wie aus diesen Daten Einsichten und Bedeutung gewonnen werden können Mit verschiedenen Programmiersprachen wie Python und R und Natural Language Processing (NLP) -Bibliotheken kombinieren unsere Trainings Konzepte und Techniken aus den Bereichen Informatik, künstliche Intelligenz und Computerlinguistik, um den Teilnehmern zu helfen, die Bedeutung von Textdaten zu verstehen NLP-Schulungen führen die Teilnehmer durch den Prozess der Auswertung und Anwendung der richtigen Algorithmen, um Daten zu analysieren und über ihre Bedeutung zu berichten NLP-Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
Machine Translated
Erfahrungsberichte
★★★★★
★★★★★
Ich mochte die Übungen.
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Der Trainer erklärte sehr leicht schwierige und fortgeschrittene Themen.
Leszek K
Course: Ein Überblick über künstliche Intelligenz
Machine Translated
Dies ist eine der besten Übungen mit Programmierkursen, die ich je gemacht habe.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Dies ist eines der besten Online-Trainings, die ich je in meiner 13-jährigen Karriere gemacht habe. Mach weiter so!
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Personalausweis und Leiterplattenminderkennung
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
beweisen
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Über Gesichtsbereich.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
der letzte Tag. Generation Teil
Accenture Inc
Course: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Die Themen beziehen sich auf NLG. Das Team konnte am Ende etwas Neues mit interessanten Themen lernen, aber es war erst am letzten Tag. Es gab auch mehr praktische Aktivitäten als Folien, was gut war.
Accenture Inc
Course: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Mir gefällt, dass es mehr um das How-to der verschiedenen Methoden der Textzusammenfassung geht
Course: Text Summarization with Python
Machine Translated
Dies ist eines der besten Online-Trainings, die ich je in meiner 13-jährigen Karriere gemacht habe. Mach weiter so!
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Mir gefällt, dass es mehr um das How-to der verschiedenen Methoden der Textzusammenfassung geht
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächste Prognose für deren 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 über Chat-Schnittstellen automatisch menschliche Reaktionen simulieren. ChatBots helfen Organisationen, ihre Betriebseffizienz zu maximieren, indem sie einfachere und schnellere Optionen für ihre Benutzerinteraktionen bereitstellen.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie Chatbots in Python .
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Grundlegendes zum Erstellen von Chatbots - Erstellen, testen, implementieren und beheben Sie verschiedene Chatbots mit Python
Publikum
- Entwickler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
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 richtet sich an Personen, die daran interessiert sind, dem geschriebenen englischen Text Bedeutung zu entziehen, obwohl das Wissen auch auf andere menschliche Sprachen übertragen werden kann.
Der Kurs befasst sich mit der Verwendung von Texten, die von Menschen geschrieben wurden, z. B. Blog-Posts, Tweets usw.
Beispielsweise kann ein Analyst einen Algorithmus einrichten, der auf der Grundlage einer umfangreichen Datenquelle automatisch zu einer Schlussfolgerung gelangt.
Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, ein Großteil davon in Textform. Blogbeiträge, Tweets, Social Media und andere digitale Publikationen tragen immer wieder zu diesem wachsenden Datenbestand bei.
Dieser von Ausbildern geleitete Live-Kurs konzentriert sich auf die Gewinnung von Einsichten und Bedeutungen aus diesen Daten. Mit Hilfe der Bibliotheken R Language and Natural Language Processing (NLP) kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter den Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind in verschiedenen Sprachen pro Kundenwunsch erhältlich.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um ihre Bedeutung
zu analysieren und zu berichten.
Format der
- Teil-Vortrag, Teilbesprechung, schwere Hands-on-Praxis, gelegentliche Tests zur Messung des Verständnisses
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 Teilnehmer mit den wesentlichen Python-Konzepten ausreichend ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren. Die Schulung zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen zu vermitteln, sondern auch das logische und operative Wissen über die darin enthaltene Technologie.
Dieser Kurs führt Linguisten oder Programmierer in NLP in Python . Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltk.org (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber auch andere für NLP relevante und nützliche Bibliotheken. Momentan können wir diesen Kurs in Python 2.x oder Python 3.x 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 Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit spaCy sehr große Textmengen verarbeiten möchten, um Muster zu finden und Einblicke zu gewinnen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie spaCy. - Verstehen Sie den Ansatz von spaCy zur Natural Language Processing (NLP) . - Extrahieren Sie Muster und erhalten Sie Einblicke in das Geschäft aus umfangreichen Datenquellen. - Integrieren Sie die spaCy-Bibliothek in vorhandene Web- und Legacy-Anwendungen. - Stellen Sie spaCy in realen Produktionsumgebungen bereit, um menschliches Verhalten vorherzusagen. - Verwenden Sie spaCy, um Text für Deep Learning vorzubereiten
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. - Viele Übungen und Übungen. - Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies 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 die numerische Berechnung mithilfe von Datenflussdiagrammen.
SyntaxNet ist ein Framework für die Verarbeitung natürlicher Sprachen in einem neuronalen Netzwerk für TensorFlow .
Word 2Vec wird zum Lernen von Vektordarstellungen von Wörtern verwendet, die als "Worteinbettungen" bezeichnet werden. Word 2vec ist ein besonders recheneffizientes Vorhersagemodell zum Lernen von Worteinbettungen aus Rohtext. Es gibt zwei Varianten: das Continuous Bag-of- Word Modell (CBOW) und das Skip-Gram-Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.).
In Kombination mit SyntaxNet und Word 2Vec können Benutzer gelernte Einbettungsmodelle aus Eingaben in natürlicher Sprache generieren.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die beabsichtigen, mit SyntaxNet- und Word 2Vec-Modellen in ihren TensorFlow Diagrammen zu arbeiten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen - in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen - in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen - in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren
Deeplearning4j ist eine Open-Source-Bibliothek, die für Java und Scala . DL4J ist in Hadoop und Spark integriert und wurde für den Einsatz in Geschäftsumgebungen auf verteilten GPU und CPUs entwickelt.
Word 2Vec ist eine Methode , Vektordarstellungen von Worten der Berechnung von einem Team von Forschern an eingeführt Go Ogle Leitung von Tomas Mikolov.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die mithilfe von Deeplearning4J Word 2Vec-Modelle erstellen möchten.
Zukünftige NLP (Natural Language Processing) Kurse
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.jpg "american international group (aig)")
.png "european central bank (ecb)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
.jpg "european molecular biology laboratory (embl)")