
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
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 corsi 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
temi, atteggiamento amichevole del presentatore
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Corso: Artificial Intelligence Overview
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
Corso: Text Summarization with Python
Machine Translated
Sottocategorie NLP
Schema generale del corso Natural Language Processing
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
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.
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
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.
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.
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/
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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