Навчальні курси "Живий природний мовний процес" (LLP), організовані інструкторами, демонструють через інтерактивну дискусію та практичну практику, як витягнути статистику та зміст з цих даних. Використовуючи різні мови програмування, такі як бібліотеки Python та R і Natural Language Processing (NLP), наші тренінги об'єднують поняття та техніки з комп'ютерних наук, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб допомогти учасникам зрозуміти значення текстових даних. Тренінги NLP поступово ходять учасниками процесу оцінювання та застосування правильних алгоритмів для аналізу даних та звітування про його значимість. Навчання NLP доступно як "Навчання на місці" або "дистанційне навчання". Навчання на місці може здійснюватися локально на приміщеннях клієнта в Україні україна або в корпоративних навчальних центрах NobleProg в Росії україна . Дистанційне навчання в режимі реального часу здійснюється за допомогою інтерактивного, віддаленого робочого столу. NobleProg - Ваш постачальник місцевих навчальних закладів
Мені сподобалося вправи
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
Translated by
Тренер дуже легко пояснив складні та розширені теми.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
Translated by
Це одна з найкращих практичних навичок курсів програмування, які я коли-небудь брала.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
Це одна з найкращих онлайн-тренінгів, які я коли-небудь брала за свою 13-річну кар'єру. Слідкуй за прекрасною роботою!
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
Це одна з найкращих онлайн-тренінгів, які я коли-небудь брала за свою 13-річну кар'єру. Слідкуй за прекрасною роботою!
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
| Code | Name | Duration | Overview |
|---|---|---|---|
| aiint | Artificial Intelligence Overview | 7 hours | Цей курс був створений для керівників, рішень архітекторів, інноваційних працівників, технічних працівників, програмних архітекторів та всіх, хто цікавиться оглядом прикладного штучного інтелекту та найближчим прогнозом його розвитку. |
| nlp | Natural Language Processing | 21 hours | Цей курс був розроблений для людей, зацікавлених у витяганні сенсу з письмового англійського тексту, хоча знання можуть бути застосовані і до інших людських мов. Курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блозі, твітів тощо. Наприклад, аналітик може налаштувати алгоритм, який автоматично вийде на підставі великого джерела даних. |
| python_nltk | Natural Language Processing with Python | 28 hours | Цей курс знайомить лінгвістів або програмістів з NLP в Python. Під час цього курсу ми найчастіше використовуватимемо nltk.org (Набір інструментів для природних мов), але ми також будемо використовувати інші бібліотеки, що мають відношення та корисні для NLP. На даний момент ми можемо провести цей курс у Python 2.x або Python 3.x. Приклади є англійською або мандаринською (普通话). Інші мови можуть також бути доступними, якщо вони узгоджені до бронювання. |
| tsflw2v | Natural Language Processing with TensorFlow | 35 hours | TensorFlow ™ - бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом для чисельного обчислення з використанням графіків потоку даних. SyntaxNet - це структура обробки природних мов для нервової мережі для TensorFlow. Word2Vec використовується для вивчення векторних уявлень про слова, що називаються "вклади словами". Word2vec - це особливо обчислювально ефективна прогностична модель для вивчення вкладок слів із вихідного тексту. Він поставляється у двох ароматах - моделі безперервного сумок (CBOW) та моделі Skip-Gram (розділи 3.1 та 3.2 у Миколова та ін.). Використовується в тандемі, SyntaxNet та Word2Vec дозволяють користувачам створювати моделі "Досліджено вбудовування" з введення природної мови. Аудиторія Цей курс орієнтований на розробників та інженерів, які мають намір працювати з моделями SyntaxNet та Word2Vec у своїх графіках TensorFlow. Після закінчення курсу делегати: - зрозуміти структуру та механізми розгортання TensorFlow - бути в змозі виконувати установки / виробничого середовища / архітектури завдання та конфігурацію - бути в змозі оцінити якість коду, виконувати налагодження, моніторинг - бути в змозі впроваджувати передові технології виробництва, такі як тренувальні моделі, вбудовування термінів, побудова графіків та реєстрації |
| w2vdl4j | NLP with Deeplearning4j | 14 hours | Deeplearning4j - бібліотека з відкритим кодом, що розповсюджується, для Java та Scala. Вбудований в Hadoop і Spark, DL4J призначений для використання в ділових середовищах на розподілених графічних процесорах та процесорах. Word2Vec - це метод обчислення векторних уявлень про слова, представлений групою дослідників у Google під керівництвом Томаса Міколова. Аудиторія Цей курс спрямований на дослідників, інженерів та розробників, які намагаються використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word2Vec. |
| aitech | Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP | 21 hours | 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. |
| nlpwithr | NLP: Natural Language Processing with R | 21 hours | За оцінками, неструктуровані дані складають понад 90 відсотків усіх даних, більша частина їх у формі тексту. Публікації блогів, твітів, соціальних мереж та інших цифрових публікацій постійно поповнюють цей зростаючий обсяг даних. Цей курс зосереджений навколо вилучення розуміння та змісту з цих даних. Використовуючи бібліотеки R-Language і Natural Language Processing (NLP), ми поєднуємо поняття та техніки з комп'ютерної науки, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами за вимогами замовника. До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великі та малі) з різних джерел, а потім застосовувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значимість. Аудиторія Лінгвісти та програмісти Формат курсу Частина лекції, частина обговорення, важка практика практики, періодичні тести для вимірювання розуміння |
| pythontextml | Python: Machine Learning with Text | 21 hours | У цій навчальному посібнику учасники навчаться навчатися, як правильно використовувати машинне навчання та технології NLP (Natural Language Processing), щоб отримати значення від текстових даних. До кінця цього тренінгу учасники зможуть: - Вирішуйте проблеми текстових даних з високоякісним, багаторазовим кодом - Застосовуйте різні аспекти scikit-learn (класифікація, кластеризація, регресія, зменшення розмірності) для вирішення проблем - Створіть ефективні моделі машинного навчання, використовуючи текстові дані - Створіть набір даних і витягуйте функції з неструктурованого тексту - Візуалізувати дані з Matplotlib - Побудуйте та оцініть моделі, щоб отримати розуміння - Усунення помилок кодування тексту Аудиторія - Розробники - Дані вчених Формат курсу - Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика |
| nlg | Python for Natural Language Generation | 21 hours | Виробництво природної мови (NLG) стосується виробництва тексту або мови природної мови комп'ютером. У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Python для створення високоякісного тексту природної мови, будуючи власну систему NLG з нуля. Також будуть розглянуті приклади досліджень, а відповідні концепції будуть застосовані до проектів живих лабораторій для створення контенту. До кінця цього тренінгу учасники зможуть: - Використовуйте NLG для автоматичного створення контенту для різних галузей, від журналістики, до нерухомості, до погодних та спортивних звітів - Виберіть і упорядкуйте вихідний вміст, плануйте пропозиції та підготуйте систему для автоматичного створення оригінального вмісту - Зрозумійте конвеєр НЛГ і застосуйте правильні методи на кожному етапі - Зрозумійте архітектуру системи генерації природних мов (NLG) - Впровадження найбільш підходящих алгоритмів та моделей для аналізу та упорядкування - Витягніть дані з загальнодоступних джерел даних, а також куративних баз даних для використання як матеріалу для згенерованого тексту - Замініть ручні і трудомісткі процеси написання за допомогою комп'ютера, створення автоматичного вмісту Аудиторія - Розробники - Дані вчених Формат курсу - Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика |
| python_nlp | Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK | 35 hours | До кінця тренінгу делегати, як очікується, будуть достатньо оснащені основними концепціями пітона і повинні мати змогу достатньо використовувати NLTK для реалізації більшості операцій на базі NLP та ML. Навчання націлено на те, щоб надати не просто виконавчі знання, а й логічні та оперативні знання технології в ній. |
| opennlp | OpenNLP for Text Based Machine Learning | 14 hours | Бібліотека Apache OpenNLP - це інструментарій для машинного навчання, призначений для обробки тексту природної мови. Він підтримує найпоширеніші завдання NLP, такі як виявлення мови, токенізація, сегментація пропозицій, мітки теги "частина слова", вилучення названого об'єкта, роздільна здатність, роздільна здатність та кореляція. У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться створювати моделі для обробки текстових даних за допомогою OpenNLP. Приклади навчальних даних, а також настроєні набори даних будуть використовуватися як основа для лабораторних вправ. До кінця цього тренінгу учасники зможуть: - Встановити та налаштувати OpenNLP - Завантажте існуючі моделі, а також створюйте їх самостійно - Навчіть моделі на різних наборах зразкових даних - Інтеграція OpenNLP з існуючими Java-програмами Аудиторія - Розробники - Дані вчених Формат курсу - Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика |
| textsum | Text Summarization with Python | 14 hours | У програмі Python Machine Learning функція підсумовування тексту здатна читати вхідний текст і створювати текстові зведення. Ця можливість доступна з командного рядка або як API / бібліотека Python. Одним із захоплюючих прикладів є швидке створення виконавчого резюме; це особливо корисно для організацій, які потребують перегляду великих об'єктів текстових даних, перш ніж створювати звіти та презентації. У цій навчальному посібнику, учасники навчаться використовувати Python для створення простої програми, яка автоматично генерує резюме введення тексту. До кінця цього тренінгу учасники зможуть: - Використовуйте інструмент командного рядка, який узагальнює текст. - Створіть та створіть код підсумовування тексту за допомогою бібліотек Python. - Оцініть три бібліотеки підсумовування Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 Аудиторія - Розробники - Дані вчених Формат курсу - Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика |
| dlfornlp | Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) | 28 hours | Глибоке навчання для NLP дозволяє машині вивчати просту та складну обробку мови. Серед можливих зараз завдань - переклад мовлення та генерація підписів для фотографій. DL (Deep Learning) є підмножиною ML (Machine Learning). Python - це популярна мова програмування, що містить бібліотеки для глибокого навчання для NLP. У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати бібліотеки Python для NLP (Natural Language Processing), створюючи прикладну програму, яка обробляє набір фотографій та створює підписи. До кінця цього тренінгу учасники зможуть: - Дизайн та код DL для NLP за допомогою бібліотек Python - Створіть код Python, який зчитує значно велику колекцію фотографій і генерує ключові слова - Створіть код Python, який генерує підписи з виявлених ключових слів Аудиторія - Програмісти з інтересом до лінгвістики - Програмісти, які шукають розуміння NLP (природна обробка мови) Формат курсу - Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика |
| NPL_LBG | Natural Language Processing - AI/Robotics | 21 hours | Ця навчальна сесія, яка проводитиметься в класі, буде вивчати техніку НЛП спільно з застосуванням інтелектуальної власності та робототехніки у бізнесі. Делегати проведуть комп'ютерні приклади та навчальні заняття з використанням Python |
| chatbotpython | Building Chatbots in Python | 21 hours | ChatBots - це комп'ютерні програми, які автоматично імітують відповідь людей через чатові інтерфейси. ChatBots допомагають організаціям максимізувати ефективність своєї діяльності, надаючи прості та швидші можливості для взаємодії користувачів. У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться створювати chatbots в Python. До кінця цього тренінгу учасники зможуть: - Зрозумійте основи побудови chatbots - Створення, тестування, розгортання та усунення неполадок із використанням Python для різних chatbots Аудиторія - Розробники Формат курсу - Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика Примітка - Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати. |
| spacy | Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy | 14 hours | цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на розробників і даних вчених, які хочуть використовувати spaCy обробляти дуже великі обсяги тексту, щоб знайти закономірності і отримати розуміння. до кінця тренінгу учасники зможуть: - встановити та налаштувати spaCy. - зрозуміти spaCy & #39; s підхід до обробки природної мови (НЛП). - екстракт моделей і отримати розуміння бізнесу з великомасштабних джерел даних. - інтегрувати бібліотеку spaCy з існуючими веб-і успадкованими додатками. - розгортання spaCy жити середовища виробництва, щоб передбачити поведінку людини. - використовувати spaCy для попереднього процесу текст для глибокого навчання Формат курсу - Інтерактивна лекція та дискусія. - багато вправ і практики. - практичної реалізації в живій лабораторній обстановці. курс параметри налаштування - щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати. - щоб дізнатися більше про spaCy, будь ласка, відвідайте: https://spacy.io/ |
| Course | Course Date | Course Price [Remote / Classroom] |
|---|---|---|
| Building Chatbots in Python - Kiev, Holosiyvskiy Park | Mon, 2019-03-25 09:30 | 4500EUR / 5300EUR |
| OpenNLP for Text Based Machine Learning - Kiev, Holosiyvskiy Park | Mon, 2019-04-01 09:30 | 3500EUR / 4100EUR |
| Building Chatbots in Python - Kiev, Holosiyvskiy Park | Wed, 2019-05-15 09:30 | 4500EUR / 5300EUR |
| Building Chatbots in Python - Kiev, Holosiyvskiy Park | Tue, 2019-07-09 09:30 | 4500EUR / 5300EUR |
| Building Chatbots in Python - Kiev, Holosiyvskiy Park | Wed, 2019-09-04 09:30 | 4500EUR / 5300EUR |
| Course | Venue | Course Date | Course Price [Remote / Classroom] |
|---|---|---|---|
| Business Process Modeling using BPMN and UML | Kiev, Holosiyvskiy Park | Tue, 2019-04-02 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
| Elasticsearch Advanced Administration, Monitoring and Maintenance | Kiev, Holosiyvskiy Park | Tue, 2019-04-02 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
| Introduction to Embedded Computers | Kiev, Holosiyvskiy Park | Wed, 2019-06-05 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
| Advanced Go Programming | Kiev, Holosiyvskiy Park | Mon, 2019-06-10 09:30 | 4725EUR / 5525EUR |
| Introduction to R for Finance | Kiev, Holosiyvskiy Park | Mon, 2019-06-17 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
.jpg "food and drug administration (fda)")
.png "procter & gamble (p&g)")
We are looking to expand our presence in Ukraine!
If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.
Apply now!