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

Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti di software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e delle previsioni più prossime per il suo sviluppo.

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.

I ChatBots sono programmi per computer che simulano automaticamente le risposte umane tramite le interfacce di chat I ChatBots aiutano le organizzazioni a massimizzare l'efficienza operativa offrendo opzioni più semplici e veloci per le loro interazioni con gli utenti In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come costruire chatbot in Python Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i fondamenti della costruzione di chatbots Costruisci, verifica, distribuisci e risolvi i vari chatbot usando Python Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .

Deep Learning for NLP consente a una macchina di apprendere l'elaborazione del linguaggio da semplice a complessa Tra le attività attualmente possibili sono la traduzione in lingua e la generazione di didascalie per le foto DL (Deep Learning) è un sottoinsieme di ML (Machine Learning) Python è un linguaggio di programmazione popolare che contiene librerie per Deep Learning for NLP In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare le librerie Python per NLP (Natural Language Processing) mentre creano un'applicazione che elabora una serie di immagini e genera didascalie Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Progettare e codificare DL per NLP usando le librerie Python Crea un codice Python che legge una collezione enorme di immagini e genera parole chiave Crea codice Python che genera didascalie dalle parole chiave rilevate Pubblico Programmatori con interesse per la linguistica Programmatori che cercano una comprensione della PNL (Natural Language Processing) Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Generazione di linguaggio naturale (NLG) si riferisce alla produzione di testo o discorso in linguaggio naturale da un computer In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare Python per produrre testi di alta qualità in linguaggio naturale costruendo da zero il proprio sistema NLG Verranno inoltre esaminati casi di studio e i concetti pertinenti saranno applicati a progetti di laboratorio dal vivo per la generazione di contenuti Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa NLG per generare automaticamente contenuti per vari settori, dal giornalismo, al settore immobiliare, ai rapporti meteo e sportivi Seleziona e organizza il contenuto sorgente, pianifica le frasi e prepara un sistema per la generazione automatica del contenuto originale Comprendere la pipeline NLG e applicare le tecniche corrette in ogni fase Comprendere l'architettura di un sistema di generazione di linguaggio naturale (NLG) Implementare gli algoritmi e i modelli più adatti per l'analisi e l'ordinazione Estrarre dati da fonti di dati pubblicamente disponibili e database curati da utilizzare come materiale per il testo generato Sostituisci i processi di scrittura manuali e laboriosi con la creazione di contenuti automatizzati generati da computer Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Questo corso è stato progettato per le persone interessate ad estrarre significato dal testo scritto in inglese, sebbene la conoscenza possa essere applicata anche ad altre lingue umane.

Il corso tratterà come utilizzare il testo scritto dagli umani, come post di blog, tweet, ecc ...

Ad esempio, un analista può impostare un algoritmo che raggiungerà una conclusione automaticamente sulla base di un'estesa fonte di dati.

si stima che i dati non strutturati conti per più di 90 per cento di tutti i dati, gran parte di esso sotto forma di testo. Post di Blog, Tweet, social media e altre pubblicazioni digitali aggiungono continuamente a questo crescente corpus di dati.

questo corso dal vivo con istruttore si concentra attorno all'estrazione di informazioni e significato da questi dati. Utilizzando le librerie del linguaggio R e del linguaggio naturale (NLP), combiniamo concetti e tecniche di informatica, intelligenza artificiale e linguistica computazionale per comprendere in modo algoritmico il significato dietro i dati di testo. I campioni di dati sono disponibili in varie lingue per ogni esigenza del cliente.

entro la fine di questa formazione i partecipanti saranno in grado di preparare set di dati (grandi e piccoli) da fonti diverse, quindi applicare gli algoritmi giusti per analizzare e riferire sul suo significato.

formato del corso

- part lezione, parte di discussione, pesante pratica pratiche, prove occasionali per valutare la comprensione

Questa sessione di formazione in aula esplorerà le tecniche di PNL in combinazione con l'applicazione di AI e Robotica nel mondo degli affari I delegati intraprenderanno degli esempi basati sul computer e degli esercizi di risoluzione dei casi di studio usando Python .

La libreria Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per l'elaborazione di testi in linguaggio naturale Supporta le più comuni attività di NLP, come il riconoscimento della lingua, la tokenizzazione, la segmentazione delle frasi, la codifica di parti di componenti, l'estrazione di entità con nome, il chunking, l'analisi e la risoluzione di coreference In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come creare modelli per l'elaborazione di dati basati su testo utilizzando OpenNLP I dati di addestramento del campione e i set di dati personalizzati saranno utilizzati come base per gli esercizi di laboratorio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura OpenNLP Scarica modelli esistenti e creane di nuovi Formare i modelli su varie serie di dati campione Integrare OpenNLP con le applicazioni Java esistenti Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come utilizzare le giuste tecniche di apprendimento automatico e le tecniche di PNL (Natural Language Processing) per estrarre valore dai dati basati su testo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Risolvi problemi di data science basati su testo con codice riutilizzabile di alta qualità Applicare diversi aspetti di scikitlearn (classificazione, clustering, regressione, riduzione della dimensionalità) per risolvere i problemi Costruire modelli di apprendimento automatico efficaci utilizzando dati basati su testo Creare un set di dati ed estrarre le caratteristiche dal testo non strutturato Visualizza i dati con Matplotlib Costruisci e valuta i modelli per ottenere informazioni dettagliate Risolvi errori di codifica del testo Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Entro la fine della formazione, i delegati dovrebbero essere sufficientemente equipaggiati con i concetti python essenziali e dovrebbero essere in grado di utilizzare in modo sufficiente NLTK per implementare la maggior parte delle operazioni basate su NLP e ML La formazione mira a fornire non solo una conoscenza esecutiva ma anche la conoscenza logica e operativa della tecnologia in essa contenuta .

Questo corso introduce linguisti o programmatori in PNL in Python Durante questo corso useremo principalmente nltkorg (Natural Language Tool Kit), ma useremo anche altre librerie rilevanti e utili per la PNL Al momento possiamo condurre questo corso in Python 2xo in Python 3x Gli esempi sono in inglese o mandarino (普通话) Altre lingue possono essere rese disponibili se concordate prima della prenotazione .

questo istruttore, Live Training (on-site o remoto) è rivolto a sviluppatori e scienziati di dati che desiderano utilizzare spaCy per elaborare volumi molto grandi di testo per trovare modelli e intuizioni di guadagno.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- installare e configurare spaCy.
- capire spaCy & #39; s approccio alla trasformazione del linguaggio naturale (PNL).
- estrae i modelli ed ottiene le comprensioni di affari dalle fonti di dati su grande scala.
- integra la libreria spaCy con applicazioni Web e legacy esistenti.
- distribuire spaCy in ambienti di produzione live per prevedere il comportamento umano.
- utilizzare spaCy per pre-elaborare il testo per l'apprendimento profondo

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e di pratica.
implementazione hands-on - in un ambiente Live-Lab.

corso opzioni di personalizzazione

- per richiedere un addestramento su misura per questo corso, seli metta in contatto con prego per organizzare.
- per saperne di più su spaCy, visitare il: https://spacy.io/

In Python Machine Learning, la funzione Riepilogo testo è in grado di leggere il testo di input e produrre un riepilogo del testo Questa funzionalità è disponibile dalla riga di comando o come API / libreria Python Un'applicazione entusiasmante è la rapida creazione di sommari esecutivi; questo è particolarmente utile per le organizzazioni che hanno bisogno di rivedere grandi quantità di dati testuali prima di generare report e presentazioni In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a usare Python per creare una semplice applicazione che generi automaticamente un sommario del testo di input Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Utilizzare uno strumento della riga di comando che riepiloga il testo Progetta e crea codice di riepilogo del testo usando le librerie Python Valutare tre librerie di riepilogo di Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

TensorFlow ™ è una libreria software open source per il calcolo numerico che utilizza i grafici del flusso di dati SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale neuralnetwork per TensorFlow Word2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "raduni di parole" Word2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento delle immersioni di parole dal testo non elaborato È disponibile in due versioni: il modello Continuous BagofWords (CBOW) e il modello SkipGram (capitolo 31 e 32 in Mikolov et al) Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di Embedded Learned dall'input di Natural Language Pubblico Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nei loro grafici TensorFlow Dopo aver completato questo corso, i delegati: comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow essere in grado di svolgere compiti di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di incorporamento, costruzione di grafici e registrazione .

Deeplearning4j è una libreria open source distribuita per Java e Scala Integrato con Hadoop e Spark, DL4J è progettato per l'utilizzo in ambienti aziendali su GPU e CPU distribuite Word2Vec è un metodo per calcolare rappresentazioni vettoriali di parole introdotte da un team di ricercatori di Google guidato da Tomas Mikolov Pubblico Questo corso è rivolto a ricercatori, ingegneri e sviluppatori che cercano di utilizzare Deeplearning4J per costruire modelli Word2Vec .