курси NLP

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.

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 - 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.

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

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

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.

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

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

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 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 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.

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.

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/

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

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

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.