NLP Training Courses | Natural Language Processing (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.
Recensioni
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Mi sono piaciuti gli esercizi.
Office for National Statistics
Corso: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Il formatore ha spiegato molto facilmente argomenti difficili e avanzati.
Leszek K
Corso: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Questo è uno dei migliori esercizi pratici di programmazione che abbia mai seguito.
Laura Kahn
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Identificazione umana e rilevamento cattivo punto del circuito
王 春柱 - 中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
dimostrare
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Informazioni sull'area del viso.
中移物联网
Corso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
l'ultimo giorno. parte della generazione
Accenture Inc
Corso: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Gli argomenti che si riferiscono al NLG. Il team è stato in grado di imparare qualcosa di nuovo alla fine con argomenti interessanti, ma è stato solo nell'ultimo giorno. C'erano anche più attività pratiche che diapositive, il che era buono.
Accenture Inc
Corso: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Mi piace che si concentri maggiormente sul how-to dei diversi metodi di riepilogo del testo
Corso: Text Summarization with Python
Machine Translated
Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Mi piace che si concentri maggiormente sul how-to dei diversi metodi di riepilogo del testo
Questo corso è stato creato per manager, architetti delle soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti del software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e alle previsioni più vicine 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 chatbot sono programmi per computer che simulano automaticamente le risposte umane tramite le interfacce di chat. I chatbot aiutano le organizzazioni a massimizzare l'efficienza operativa fornendo opzioni più facili e veloci per le interazioni con gli utenti.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come creare chatbot in Python .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti della costruzione di chatbot - Crea, testa, distribuisci e risolvi i problemi con vari chatbot usando Python
Pubblico
- Sviluppatori
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Nota
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti 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 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.
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
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 alla PNL in Python . Durante questo corso useremo principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), ma useremo anche altre librerie pertinenti e utili per la PNL. Al momento possiamo condurre questo corso in Python 2.xo Python 3.x. Esempi sono in inglese o mandarino (普通话). Altre lingue possono anche essere rese disponibili se concordato prima della prenotazione.
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/
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 utilizzando grafici del flusso di dati.
SyntaxNet è un framework di elaborazione del linguaggio naturale in rete neurale per TensorFlow .
Word 2Vec viene utilizzato per l'apprendimento di rappresentazioni vettoriali di parole, chiamate "incorporamenti di parole". Word 2vec è un modello predittivo particolarmente efficiente dal punto di vista computazionale per l'apprendimento di incorporamenti di parole dal testo non elaborato. È disponibile in due versioni, il modello Bag-of- Word s continuo (CBOW) e il modello Skip-Gram (capitolo 3.1 e 3.2 in Mikolov et al.).
Utilizzato in tandem, SyntaxNet e Word 2Vec consente agli utenti di generare modelli di incorporamento appresi dall'input in linguaggio naturale.
Pubblico
Questo corso è rivolto a sviluppatori e ingegneri che intendono lavorare con i modelli SyntaxNet e Word 2Vec nei loro grafici TensorFlow .
Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:
- comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow - essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione - essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio - essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, termini di incorporamento, creazione di grafici e registrazione
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.
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