Os cursos de treinamento ao vivo do Natural Language Process (NLP) locais e instruídos demonstram, por meio de discussões interativas e práticas práticas, como extrair percepções e significado desses dados Utilizando diferentes linguagens de programação, como as bibliotecas Python e R e Natural Language Processing (NLP), nossos treinamentos combinam conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para ajudar os participantes a entender o significado dos dados de texto Os treinamentos de PNL conduzem os participantes passo a passo durante o processo de avaliação e aplicação dos algoritmos certos para analisar dados e relatar seu significado O treinamento em PNL está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Portugal O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.
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Declaração de Clientes
Eu gostei dos exercícios.
Office for National Statistics
Curso: Natural Language Processing with Python
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O treinador explicou muito facilmente tópicos difíceis e avançados.
Leszek K
Curso: Artificial Intelligence Overview
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Este é um dos melhores trabalhos práticos com os cursos de programação de exercícios que já fiz.
Laura Kahn
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Identificação humana e detecção de ponto ruim da placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Demonstrar
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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Sobre a área de rosto.
中移物联网
Curso: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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o último dia. parte de geração
Accenture Inc
Curso: Python for Natural Language Generation
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Os tópicos referentes ao NLG. A equipe conseguiu aprender algo novo no final com tópicos interessantes, mas apenas no último dia. Havia também mais atividades hands-on do que slides que era bom.
Accenture Inc
Curso: Python for Natural Language Generation
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Eu gosto que se concentre mais no how-to dos diferentes métodos de sumarização de texto
Curso: Text Summarization with Python
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temas, atitude amigável do apresentador
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Curso: Artificial Intelligence Overview
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Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Eu gosto que se concentre mais no how-to dos diferentes métodos de sumarização de texto
Curso: Text Summarization with Python
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Subcategorias NLP
Programa de curso NLP
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
14 horas
Transformadores pré-treinados generativos (GPT) são modelos de última geração em processamento de linguagem natural que revolucionaram várias aplicações, incluindo geração de linguagem, conclusão de texto e tradução automática. Este curso fornece uma exploração aprofundada dos modelos GPT, com foco no GPT-3 e nos últimos avanços do GPT-4. Os participantes obterão insights sobre a arquitetura, técnicas de treinamento e aplicações dos modelos GPT.Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (online ou no local) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de PNL e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos GPT, explorar os recursos do GPT-3 e GPT-4 , e aprenda como alavancar esses modelos para suas tarefas de PNL.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Entenda os principais conceitos e princípios por trás dos transformadores pré-treinados generativos. Compreender a arquitetura e o processo de treinamento dos modelos GPT. Utilize o GPT-3 para tarefas como geração, conclusão e tradução de texto. Explore os avanços mais recentes do GPT-4 e suas possíveis aplicações. Aplique modelos GPT a seus próprios projetos e tarefas de PNL.
- Palestra e discussão interativa. Muitos exercícios e prática. Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 horas
Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90% de todos os dados, muitos deles na forma de texto. Postagens de blog, tweets, mídias sociais e outras publicações digitais aumentam continuamente esse crescente corpo de dados. Este curso ao vivo, conduzido por instrutor, centra-se em extrair informações e significado desses dados. Utilizando as bibliotecas de R Language e Natural Language Processing (NLP) , combinamos conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmos o significado dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos certos para analisar e relatar sua importância.
- Palestra em parte, discussão em parte, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão
35 horas
TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.
SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow.
Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)
Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.
Auditoria
Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.
Após a conclusão deste curso, os delegados serão:
-
compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging
14 horas
Deeplearning4j é uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída e de código aberto, escrita para Java e Scala . Integrado com o Hadoop e o Spark, o DL4J foi projetado para ser usado em ambientes de negócios em GPU e CPUs distribuídas. Word 2Vec é um método de computação de representações vetoriais de palavras introduzidas por uma equipe de pesquisadores da Go ogle liderada por Tomas Mikolov. Público Este curso é dirigido a pesquisadores, engenheiros e desenvolvedores que procuram utilizar o Deeplearning4J para construir modelos do Word 2Vec.
21 horas
Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o aprendizado de máquina correto e as técnicas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) para extrair valor de dados baseados em texto No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Resolva problemas de ciência de dados baseados em texto com código reutilizável de alta qualidade Aplicar diferentes aspectos do scikitlearn (classificação, agrupamento, regressão, redução de dimensionalidade) para resolver problemas Crie modelos eficazes de aprendizado de máquina usando dados baseados em texto Criar um conjunto de dados e extrair recursos do texto não estruturado Visualize dados com o Matplotlib Construa e avalie modelos para obter insight Resolver erros de codificação de texto Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 horas
Geração de linguagem natural (NLG) refere-se à produção de texto em linguagem natural ou fala por um computador Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o Python para produzir texto em linguagem natural de alta qualidade construindo seu próprio sistema NLG do zero Estudos de caso também serão examinados e os conceitos relevantes serão aplicados a projetos de laboratório para geração de conteúdo No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o NLG para gerar automaticamente conteúdo para vários setores, desde jornalismo a imóveis, a climas e reportagens esportivas Selecione e organize conteúdo de origem, planeje frases e prepare um sistema para geração automática de conteúdo original Entenda o pipeline de NLG e aplique as técnicas corretas em cada estágio Entenda a arquitetura de um sistema de geração de linguagem natural (NLG) Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação Extrair dados de fontes de dados disponíveis publicamente, bem como bancos de dados com curadoria para usar como material para texto gerado Substituir processos de escrita manuais e trabalhosos por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 horas
No Python Machine Learning, o recurso Text Summarization é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto Esse recurso está disponível na linha de comando ou como uma API / biblioteca do Python Uma aplicação interessante é a rápida criação de resumos executivos; Isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes corpos de dados de texto antes de gerar relatórios e apresentações Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão a usar o Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use uma ferramenta de linha de comando que resume o texto Projetar e criar código de resumo de texto usando bibliotecas Python Avalie três bibliotecas de sumarização do Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
28 horas
Deep Learning for NLP permite que uma máquina aprenda o processamento de linguagem simples e complexo Entre as tarefas atualmente possíveis estão a tradução de idiomas e a geração de legendas para fotos DL (Deep Learning) é um subconjunto do ML (Machine Learning) Python é uma linguagem de programação popular que contém bibliotecas para o Deep Learning for NLP Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar as bibliotecas Python para o NLP (Natural Language Processing), pois criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Projetar e codificar o DL para NLP usando bibliotecas Python Crie código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave Criar código Python que gera legendas das palavras-chave detectadas Público Programadores com interesse em lingüística Programadores que buscam um entendimento da PNL (Processamento de Linguagem Natural) Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 horas
Esta sessão de treinamento baseada em sala de aula irá explorar as técnicas de PNL em conjunto com a aplicação de IA e Robótica nos negócios Os delegados irão realizar exemplos baseados em computador e exercícios de resolução de estudos de caso usando Python .
14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar grandes volumes de texto para encontrar padrões e obter insights. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o spaCy.
- Entenda a abordagem do spa para o Natural Language Processing (NLP) .
- Extraia padrões e obtenha insights de negócios a partir de fontes de dados em larga escala.
- Integre a biblioteca spa com aplicativos da Web e legados existentes.
- Implemente a spa para viver ambientes de produção para prever o comportamento humano.
- Use o spaCy para pré-processar o texto do Deep Learning
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- Para saber mais sobre o spa, por favor visite: https://spacy.io/
21 horas
Este curso foi desenvolvido para pessoas interessadas em extrair significado do texto escrito em inglês, embora o conhecimento também possa ser aplicado a outras linguagens humanas. O curso abordará como fazer uso de textos escritos por humanos, como posts em blogs, tweets, etc ... Por exemplo, um analista pode configurar um algoritmo que chegará automaticamente a uma conclusão com base em uma extensa fonte de dados.
14 horas
This instructor-led, live training in Portugal (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 horas
This instructor-led, live training in Portugal (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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