Cursos de PLN | Cursos de Natural Language Processing (NLP)
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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Eu gostei dos exercícios.
Office for National Statistics
Curso: Processamento Natural de Linguagem com Python
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O treinador explicou muito facilmente tópicos difíceis e avançados.
Leszek K
Curso: Panorama da Inteligência Artificial
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Este é um dos melhores cursos práticos 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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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
Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.
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 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.
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 ao vivo orientado por instrutor gira em torno da extração de insights e significado desses dados. Utilizando as bibliotecas de R Language e R Language Natural Language Processing (NLP) , 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.
Ao 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.
Formato do Curso
- Palestra parcial, discussão parcial, prática prática 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 à NLP em Python. Durante este curso nós utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), mas também utilizaremos outras bibliotecas relevantes e convenientes para NLP. Atualmente podemos coduzir este curso em Python 2.x ou Python 3.x. Exemplos estão em Ingles ou Mandarin. Outros idiomas podem também ser disponibilizados previo acordo antecipado.
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/
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 .
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.
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