
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.
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Erfahrungsberichte
Ich mochte die Übungen.
Office for National Statistics
Kurs: Natural Language Processing with Python
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Der Trainer erklärte sehr leicht schwierige und fortgeschrittene Themen.
Leszek K
Kurs: Artificial Intelligence Overview
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Dies ist einer der besten praktischen Übungen, die ich je gemacht habe.
Laura Kahn
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Dies ist eines der besten Online-Trainings, die ich je in meiner 13-jährigen Karriere gemacht habe. Mach weiter so!
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Personalausweis und Leiterplattenminderkennung
王 春柱 - 中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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beweisen
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Über Gesichtsbereich.
中移物联网
Kurs: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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der letzte Tag. Generation Teil
Accenture Inc
Kurs: Python for Natural Language Generation
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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
Kurs: Python for Natural Language Generation
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Mir gefällt, dass es mehr um das How-to der verschiedenen Methoden der Textzusammenfassung geht
Kurs: Text Summarization with Python
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Themen, freundliche Haltung des Moderators
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Kurs: Artificial Intelligence Overview
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Dies ist eines der besten Online-Trainings, die ich je in meiner 13-jährigen Karriere gemacht habe. Mach weiter so!
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Mir gefällt, dass es mehr um das How-to der verschiedenen Methoden der Textzusammenfassung geht
Kurs: Text Summarization with Python
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NLP Unterkategorien
NLP Kurspläne
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
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.
SyntaxNet ist ein Neural-Network Natural Language Processing Framework für TensorFlow.
Word2Vec wird verwendet, um Vektor-Repräsentationen von Wörtern zu lernen, die "Wörter-Inbeddings" genannt werden. Word2vec ist ein besonders berechnet-effizientes Vorhersage-Modell für das Lernen von Wörterinbindungen aus Rohtext. Es kommt in zwei Geschmacksmodellen, dem Kontinuous Bag-of-Words Modell (CBOW) und dem Skip-Gram Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.)
SyntaxNet und Word2Vec ermöglichen Benutzern die Erzeugung von Learned Embedding-Modellen aus Natural Language-Eintrag.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die mit SyntaxNet und Word2Vec Modellen in ihren TensorFlow Grafen arbeiten wollen.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten:
Verständnis TensorFlow’s Struktur und Ausführungsmechanismen in der Lage, Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchzuführen in der Lage, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, Überwachung in der Lage, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Einbruchsbedingungen, Baugraphen und Logging zu implementieren
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.
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
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.
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/
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.).
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.
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