Cursos de PLN | Cursos de Natural Language Processing (NLP)

Este curso foi criado para gerentes, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer um que esteja interessado em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.

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.

ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de bate-papo Os ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, oferecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações dos usuários Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como construir chatbots em Python No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os fundamentos da construção de chatbots Construa, teste, implemente e solucione vários chatbots usando o Python Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .

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 .

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 .

Este curso foi projetado 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 a uma conclusão automaticamente com base em uma extensa fonte de dados.

Estima-se que os dados não estruturados sejam responsáveis ​​por mais de 90% de todos os dados, em grande parte sob a forma de texto Postagens de blogs, tweets, mídias sociais e outras publicações digitais são adicionadas continuamente a esse crescente corpo de dados Este curso centra-se na extração de insights e significado desses dados Utilizando as bibliotecas de Linguagem R e Linguagem Natural (PNL), combinamos conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmicamente o significado por trás 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 poderão preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) de fontes diferentes e, em seguida, aplicar os algoritmos certos para analisar e relatar seu significado Público Linguistas e programadores Formato do curso Palestra parcial, discussão parcial, prática handson pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão .

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 .

A biblioteca Apache OpenNLP é um kit de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para processar texto em linguagem natural Ele suporta as tarefas mais comuns de PNL, como detecção de idioma, tokenização, segmentação de frases, tagging de tag de fala, extração de entidades nomeadas, chunking, parsing e resolução de referência Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como criar modelos para processar dados baseados em texto usando o OpenNLP Dados de treinamento de amostra, bem como conjuntos de dados personalizados, serão usados ​​como base para os exercícios de laboratório No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o OpenNLP Faça o download de modelos existentes e crie seus próprios Treine os modelos em vários conjuntos de dados de amostra Integre o OpenNLP com aplicativos Java existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

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 .

No final do treinamento, espera-se que os delegados estejam suficientemente equipados com os conceitos essenciais da python e devem ser capazes de usar suficientemente o NLTK para implementar a maioria das operações baseadas na PNL e no ML O treinamento destina-se a fornecer não apenas um conhecimento de execução, mas também o conhecimento lógico e operacional da tecnologia nele contida .

Este curso introduz linguistas ou programadores em PNL em Python Durante este curso, usaremos principalmente o nltkorg (Natural Language Tool Kit), mas também usaremos outras bibliotecas relevantes e úteis para a PNL No momento, podemos realizar este curso no Python 2x ou no Python 3x Exemplos são em inglês ou mandarim (普通话) Outras línguas também podem ser disponibilizadas se acordadas antes da reserva .

este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar spaCy para processar grandes volumes de texto para encontrar padrões e obter insights.

no final deste treinamento, os participantes poderão:

- instalar e configurar spaCy.
- entender spaCy & #39; s abordagem para processamento de linguagem natural (NLP).
- extrair padrões e obter insights de negócios de fontes de dados de grande escala.
- integre a biblioteca spaCy com aplicativos Web e herdados existentes.
- implantar spaCy para viver ambientes de produção para prever o comportamento humano.
- use spaCy para pré-processar texto para
de aprendizado profundo

formato do curso

- palestra interativa e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
- para saber mais sobre o spaCy, acesse: https://spacy.io/

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 .

TensorFlow ™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados SyntaxNet é uma estrutura de processamento de linguagem natural neuralnetwork para o TensorFlow O Word2Vec é usado para aprender representações vetoriais de palavras, chamadas de "incorporação de palavras" O Word2vec é um modelo preditivo particularmente eficiente em termos de computação para o aprendizado de incorporação de palavras a partir de texto bruto Ele vem em dois sabores, o modelo contínuo BagofWords (CBOW) e o modelo SkipGram (Capítulo 31 e 32 em Mikolov et al) Usado em conjunto, o SyntaxNet e o Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de Embutimento Aprendizado a partir da entrada da Linguagem Natural Público Este curso destina-se a desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow Depois de concluir este curso, os delegados irão: entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, incorporação de termos, construção de gráficos e registros .

O Deeplearning4j é uma biblioteca deeplearning distribuída 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 GPUs e CPUs distribuídas O Word2Vec é um método de computar representações vetoriais de palavras introduzidas por uma equipe de pesquisadores do Google liderada por Tomas Mikolov Público Este curso é direcionado a pesquisadores, engenheiros e desenvolvedores que procuram utilizar o Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec .