NLP Schulungen | Natural Language Processing (NLP) Schulungen

Generative KI ist eine Art von KI, die ursprüngliche Inhalte wie Text, Bilder, Musik und Code erstellen kann. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) sind leistungsstarke neuronale Netze, die natürliche Sprache verarbeiten und generieren können  Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die lernen möchten, wie man generative KI mit LLMs für verschiedene Aufgaben und Bereiche einsetzt. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Erklären Sie, was generative KI ist und wie sie funktioniert. Beschreiben Sie die Transformatorarchitektur, die LLMs antreibt. Anwendung empirischer Skalierungsgesetze zur Optimierung von LLMs für verschiedene Aufgaben und Einschränkungen. Wenden Sie modernste Werkzeuge und Methoden an, um LLMs zu trainieren, feinabzustimmen und einzusetzen. Diskutieren Sie die Chancen und Risiken generativer KI für Gesellschaft und Wirtschaft.

Format des Kurses

Interaktive Vorlesung und Diskussion. Viele Übungen und Praxis. Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Generative Pre-trained Transformers (GPT) sind hochmoderne Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die verschiedene Anwendungen revolutioniert haben, darunter Spracherzeugung, Textvervollständigung und maschinelle Übersetzung. Dieser Kurs bietet eine eingehende Untersuchung von GPT-Modellen, mit einem Schwerpunkt auf GPT-3 und den neuesten Fortschritten in GPT-4. Die Teilnehmer erhalten einen Einblick in die Architektur, Trainingstechniken und Anwendungen von GPT-Modellen. Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, NLP-Forscher und KI-Enthusiasten, die das Innenleben von GPT-Modellen verstehen, die Möglichkeiten von GPT-3 und GPT-4 erkunden und lernen möchten, wie sie diese Modelle für ihre NLP-Aufgaben nutzen können. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Verstehen der Schlüsselkonzepte und Prinzipien hinter Generative Pre-trained Transformers. Verstehen der Architektur und des Trainingsprozesses von GPT-Modellen. Nutzung von GPT-3 für Aufgaben wie Texterstellung, -vervollständigung und -übersetzung. Erforschung der neuesten Fortschritte bei GPT-4 und seiner möglichen Anwendungen. GPT-Modelle auf eigene NLP-Projekte und -Aufgaben anzuwenden.

Format des Kurses

Interaktive Vorlesung und Diskussion. Viele Übungen und Praxis. Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

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Hugging Face ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek und Plattform für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens sowie NLP-Forscher und -Enthusiasten, die Hugging Face effektiv für NLP-Aufgaben nutzen möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Nutzen Sie ein Hugging Face Transformer-Modell und optimieren Sie es auf einen bestimmten Datensatz. Erwerben Sie die Fähigkeit, häufige NLP-Herausforderungen selbstständig anzugehen. Erstellen und teilen Sie Ihre Modelldemos effektiv. Optimieren Sie die Optimierung Ihrer Modelle für die Produktion. Setzen Sie Hugging Face Transformers ein, um eine Vielzahl von maschinellen Lernproblemen zu lösen.

Format des Kurses

Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Large Language Models (LLMs) sind tiefe neuronale Netzmodelle, die Texte in natürlicher Sprache auf der Grundlage einer gegebenen Eingabe oder eines gegebenen Kontexts generieren können. Sie werden anhand großer Mengen von Textdaten aus verschiedenen Bereichen und Quellen trainiert und können die syntaktischen und semantischen Muster der natürlichen Sprache erfassen. LLMs haben beeindruckende Ergebnisse bei verschiedenen natürlichsprachlichen Aufgaben wie Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Texterzeugung und mehr erzielt. Diese Live-Schulung (online oder vor Ort) unter der Leitung eines Trainers richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die Large Language Models für verschiedene Aufgaben in natürlicher Sprache einsetzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Richten Sie eine Entwicklungsumgebung ein, die ein gängiges LLM enthält. Erstellen Sie ein grundlegendes LLM und nehmen Sie eine Feinabstimmung mit einem benutzerdefinierten Datensatz vor. LLMs für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung, Texterzeugung und mehr verwenden. LLMs mit Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Format des Kurses

Interaktive Vorlesung und Diskussion. Viele Übungen und Praxis. Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

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

Dieser Kurs führt Linguisten oder Programmierer zur NLP in Python. Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltk.org (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 2.x oder Python 3.x durchführen. Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话). Andere Sprachen können auch zur Verfügung gestellt werden, wenn vor der Buchung vereinbart wird.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen 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 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 .

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.

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-Software-Bibliothek für numerische Berechnungen mit Datenfluss-Grafen. 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

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.

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.

Spark NLP is an open source library, built on Apache Spark, for natural language processing with Python, Java, and Scala. It is widely used for enterprise and industry verticals, such as healthcare, finance, life science, and recruiting. This instructor-led, live training (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.).

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

TextBlob is a Python NLP library for processing textual data. It provides a simple API that makes it easy to perform NLP tasks, such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, etc. This instructor-led, live training (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.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.