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

Cursos de PLN

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

★★★★★
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Programa de curso NLP

Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
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.
    Formato do Curso
    • Palestra em parte, discussão em parte, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão
    28 horas
    This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
    7 horas
    This course has been created for managers, solutions architects, innovation officers, CTOs, software architects and anyone who is interested in an overview of applied artificial intelligence and the nearest forecast for its development.
    21 horas
    Este curso foi desenhado para pessoas interessadas em extraír significado de um texto escrito em Inglês, através do conhecimento que pode ser aplicado por outro ser humano.
    Este curso cobrirá como fazer uso do texto escrito por humanos.
    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
    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 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 .
    35 horas
    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 horas
    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 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 .
    21 horas
    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 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
    Formato do Curso
    • Palestra interativa e discussão.
    • Muitos exercícios e prática.
    • Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
    Opções de personalização de curso
    • 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/
    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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