Місцеві, інструктор під керівництвом живої природної мови обробки (НЛП) навчальні курси демонструють через інтерактивне обговорення і практичний досвід, як витягти розуміння і сенс з цих даних. Використання різних мов програмування, таких як бібліотеки Python та R та програмування природної мови (НЛП), наші тренінги поєднують поняття та прийоми з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб допомогти учасникам розуміти значення за текстовими даними. НЛП тренінги Walk учасники крок за кроком через процес оцінки та застосування правильних алгоритмів для аналізу даних і звіту про його значення.
НЛП підготовки доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер
Machine Translated
Відгуки
Я зробив, як вправи.
Office for National Statistics
Курси: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Дуже зрозумілий тренер пояснив складні та просунуті теми.
Leszek K
Курси: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Це один із найкращих практичних занять із програмування вправ, які я коли-небудь брав.
Laura Kahn
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Ідентифікація людини і плати погана точка виявлення
王 春柱 - 中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Продемонструвати
中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Про зону обличчя.
中移物联网
Курси: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
останній день. покоління
Accenture Inc
Курси: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Теми, що стосуються NLG. Команда змогла дізнатися щось нове в кінці з цікавими темами, але це було тільки в останній день. Там були також більше рук на діяльності ніж ковзання котрий були гарні.
Accenture Inc
Курси: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Мені подобається, що він більше зосереджується на практиці різних методів узагальнення тексту
Курси: Text Summarization with Python
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Мені подобається, що він більше зосереджується на практиці різних методів узагальнення тексту
Курси: Text Summarization with Python
Machine Translated
NLP Підкатегорії
NLP Зміст курсу
Назва курсу
Тривалість
Огляд
Назва курсу
Тривалість
Огляд
7 годин
Огляд
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.
21 годин
Огляд
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 годин
Огляд
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.
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.
28 годин
Огляд
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
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
21 годин
Огляд
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
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
21 годин
Огляд
Цей курс був розроблений для людей, зацікавлених у витяганні сенсу з письмового англійського тексту, хоча знання можуть бути застосовані і до інших людських мов.
Цей курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блогах, твіти, тощо ...
Наприклад, аналітик може створити алгоритм, який автоматично досягне висновку на основі великого джерела даних.
Цей курс охоплює, як використовувати текст, написаний людьми, наприклад, публікації в блогах, твіти, тощо ...
Наприклад, аналітик може створити алгоритм, який автоматично досягне висновку на основі великого джерела даних.
21 годин
Огляд
За оцінками, на неструктуровані дані припадає понад 90 відсотків усіх даних, значна частина яких у формі тексту. Повідомлення в блогах, твіти, соціальні медіа та інші цифрові публікації постійно додають до цього зростаючого масиву даних.
Цей живий курс під керівництвом викладачів орієнтується на отримання інформації та сенсу з цих даних. Використовуючи бібліотеки Natural Language Processing (NLP) R Language та Natural Language Processing (NLP) , ми поєднуємо поняття та методики з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами відповідно до вимог замовника.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великих і малих) з різних джерел, а потім застосувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значення.
Формат курсу
- Частина лекції, часткова дискусія, важка практична практика, періодичні тести, щоб оцінити розуміння
Цей живий курс під керівництвом викладачів орієнтується на отримання інформації та сенсу з цих даних. Використовуючи бібліотеки Natural Language Processing (NLP) R Language та Natural Language Processing (NLP) , ми поєднуємо поняття та методики з інформатики, штучного інтелекту та обчислювальної лінгвістики, щоб алгоритмічно зрозуміти значення текстових даних. Зразки даних доступні різними мовами відповідно до вимог замовника.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть підготувати набори даних (великих і малих) з різних джерел, а потім застосувати правильні алгоритми для аналізу та звітування про його значення.
Формат курсу
- Частина лекції, часткова дискусія, важка практична практика, періодичні тести, щоб оцінити розуміння
21 годин
Огляд
This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python
14 годин
Огляд
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
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
21 годин
Огляд
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
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
35 годин
Огляд
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.
28 годин
Огляд
Цей курс знайомить лінгвістів або програмістів з НЛП у Python . У ході цього курсу ми будемо використовувати в основному nltk.org (Натуральний набір інструментів мови), але також будемо використовувати інші бібліотеки, які є корисними і корисними для НЛП. Зараз ми можемо провести цей курс у Python 2.x або Python 3.x. Прикладами є англійська або мандаринська (). Інші мови також можуть бути надані, якщо їх домовилися до бронювання.
14 годин
Огляд
Ця навчальна робота під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) спрямована на розробників та науковців даних, які бажають використовувати spaCy для обробки дуже великих обсягів тексту для пошуку шаблонів та отримання розуміння.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування spaCy.
- Зрозумійте підхід spaCy до Natural Language Processing (NLP) .
- Витягуйте зразки та отримуйте ділову інформацію з широкомасштабних джерел даних.
- Інтегруйте бібліотеку spaCy з існуючими веб-програмами та застарілими програмами.
- Використовуйте spaCy у виробничих середовищах для прогнозування поведінки людини.
- Використовуйте spaCy для попередньої обробки тексту для Deep Learning
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
- Щоб дізнатися більше про spaCy, відвідайте: https://spacy.io/
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування spaCy.
- Зрозумійте підхід spaCy до Natural Language Processing (NLP) .
- Витягуйте зразки та отримуйте ділову інформацію з широкомасштабних джерел даних.
- Інтегруйте бібліотеку spaCy з існуючими веб-програмами та застарілими програмами.
- Використовуйте spaCy у виробничих середовищах для прогнозування поведінки людини.
- Використовуйте spaCy для попередньої обробки тексту для Deep Learning
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
- Щоб дізнатися більше про spaCy, відвідайте: https://spacy.io/
14 годин
Огляд
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
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
35 годин
Огляд
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
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
14 годин
Огляд
Deeplearning4j - це поширена бібліотека глибокого навчання з відкритим вихідним кодом, написана для Java і Scala . Інтегрований з Hadoop і Spark, DL4J призначений для використання в бізнес-середовищах на розподілених GPU і CPU.
Word 2Vec - це метод обчислення векторних зображень слів, введених групою дослідників Go ogle на чолі з Томасом Миколайовим.
Аудиторія
Цей курс спрямований на дослідників, інженерів і розробників, які прагнуть використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word 2Vec.
Word 2Vec - це метод обчислення векторних зображень слів, введених групою дослідників Go ogle на чолі з Томасом Миколайовим.
Аудиторія
Цей курс спрямований на дослідників, інженерів і розробників, які прагнуть використовувати Deeplearning4J для побудови моделей Word 2Vec.
Інші країни
Консалтинг
Weekend Natural Language Processing courses, Evening NLP training, NLP (Natural Language Processing) boot camp, NLP instructor-led, Weekend NLP training, Evening NLP (Natural Language Processing) courses, NLP coaching, NLP instructor, NLP trainer, NLP training courses, Natural Language Processing classes, NLP on-site, NLP (Natural Language Processing) private courses, NLP (Natural Language Processing) one on one training
.jpg "international air transport association (iata)")