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

NLP Training Courses

I corsi di formazione di lingua locale (PNL) dal vivo con istruttore dimostrano attraverso discussioni interattive ed esercitazioni pratiche su come estrarre informazioni e significato da questi dati. Utilizzando diversi linguaggi di programmazione come le librerie Python e R e Natural Language Processing (NLP), i nostri corsi di formazione combinano concetti e tecniche dall´informatica, dall´intelligenza artificiale e dalla linguistica computazionale per aiutare i partecipanti a capire il significato dei dati testuali. I corsi di formazione sulla PNL accompagnano i partecipanti passo-passo attraverso il processo di valutazione e applicazione dei giusti algoritmi per analizzare i dati e riportarne il significato. La formazione sulla PNL è disponibile come formazione dal vivo sul posto o formazione dal vivo a distanza. La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg aItalia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg, il tuo fornitore di formazione locale.

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Schema generale del corso Natural Language Processing

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
Si stima che i dati non strutturati rappresentino oltre il 90 percento di tutti i dati, in gran parte sotto forma di testo. Post di blog, tweet, social media e altre pubblicazioni digitali si aggiungono continuamente a questo crescente corpus di dati.

Questo corso dal vivo con istruttore è incentrato sull'estrazione di approfondimenti e significato da questi dati. Utilizzando le librerie R Language and Natural Language Processing (NLP) , combiniamo concetti e tecniche di informatica, intelligenza artificiale e linguistica computazionale per comprendere algoritmicamente il significato dietro i dati di testo. Esempi di dati sono disponibili in varie lingue per esigenze del cliente.

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

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, pratica pratica pesante, prove occasionali per valutare la comprensione
28 hours
Questo corso introduce linguisti o programmatori a NLP in Python. Durante questo corso utilizzeremo principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), ma utilizzeremo anche altre biblioteche rilevanti e utili per il NLP. Al momento possiamo condurre questo corso in Python 2.x o Python 3.x. Gli esempi sono in inglese o in mandarino (普通话). Altri linguaggi possono essere forniti anche se accettati prima della prenotazione.
7 hours
Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, ufficiali di innovazione, CTO, architetti di software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e la previsione più vicina per il suo sviluppo.
21 hours
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 di come utilizzare il testo scritto da esseri umani, come post di blog, tweet, ecc ...

Ad esempio, un analista può impostare un algoritmo che raggiungerà automaticamente una conclusione basata su un'estesa fonte di dati.
35 hours
TensorFlow™ è una biblioteca software open source per la calcolo numerico utilizzando grafici di flusso di dati.

SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale per TensorFlow.

Word2Vec viene utilizzato per l'apprendimento delle rappresentazioni vectoriali delle parole, chiamate "word embeddings". Word2vec è un modello predittivo particolarmente computazionale-efficiente per l'apprendimento delle inserzioni di parole dal testo crudo. Viene in due sapori, il modello Continuous Bag-of-Words (CBOW) e il modello Skip-Gram (Capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.)

Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word2Vec consentono agli utenti di generare modelli di insegnamento imparato dall'ingresso della lingua naturale.

Il pubblico

Questo corso è mirato agli sviluppatori e agli ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word2Vec nei loro TensorFlow grafici.

Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno:

Comprendere TensorFlow’s struttura e meccanismi di implementazione essere in grado di svolgere attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, monitorare essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di inserimento, grafici di costruzione e logging
14 hours
Deeplearning4j è una libreria di deep learning distribuita open source scritta per Java e Scala . Integrato con Hadoop e Spark, DL4J è progettato per essere utilizzato in ambienti aziendali su GPU e CPU distribuite.

Word 2Vec è un metodo per calcolare rappresentazioni vettoriali di parole introdotte da un team di ricercatori di Go ogle guidato da Tomas Mikolov.

Pubblico

Questo corso è rivolto a ricercatori, ingegneri e sviluppatori che desiderano utilizzare Deeplearning4J per costruire modelli Word 2Vec.
21 hours
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.
21 hours
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 .
21 hours
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 .
35 hours
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 hours
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

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
14 hours
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 .
28 hours
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 .
21 hours
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 .
21 hours
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.

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.
14 hours
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare spaCy per elaborare volumi molto grandi di testo per trovare schemi e ottenere approfondimenti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Installa e configura spaCy.
- Comprendere l'approccio di spaCy all'elaborazione del Natural Language Processing (NLP) .
- Estrai modelli e ottieni approfondimenti aziendali da fonti di dati su larga scala.
- Integra la libreria spaCy con applicazioni Web e legacy esistenti.
- Distribuisci spaCy per vivere ambienti di produzione per prevedere il comportamento umano.
- Usa spaCy per preelaborare il testo per Deep Learning

Formato del corso

- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Per ulteriori informazioni su spaCy, visitare: https://spacy.io/
14 hours
This instructor-led, live training in Italia (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.).
14 hours
This instructor-led, live training in Italia (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.

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