Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) Treningskurs
DL (Deep Learning) er en undergruppe av ML (Machine Learning).
Python er et populært programmeringsspråk som inneholder biblioteker for Deep Learning for NLP.
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) lar en maskin lære enkel til kompleks språkbehandling. Blant oppgavene som for øyeblikket er mulige er språkoversettelse og generering av bildetekster for bilder.
I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære å bruke Python biblioteker for NLP når de lager en applikasjon som behandler et sett med bilder og genererer bildetekster.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Design og kode DL for NLP ved hjelp av Python biblioteker. Lag Python kode som leser en betydelig samling bilder og genererer nøkkelord. Opprett Python kode som genererer bildetekster fra de oppdagede søkeordene.
Format på kurset
- Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis
Kursplan
Introduksjon til Deep Learning for NLP
Å skille mellom de ulike typene DL-modeller
Bruke forhåndstrente kontra trente modeller
Bruke ordinnbygging og sentimentanalyse for å trekke ut mening fra tekst
Hvordan Unsupervised Deep Learning fungerer
Installere og sette opp Python Deep Learning-biblioteker
Bruke Keras DL-biblioteket på toppen av TensorFlow for å la Python lage bildetekster
Arbeide med Theano (numerisk beregningsbibliotek) og TensorFlow (generelt og lingvistikkbibliotek) for å bruke som utvidede DL-biblioteker med det formål å lage bildetekster.
Bruke Keras på toppen av TensorFlow eller Theano for raskt å eksperimentere med dyp læring
Opprette en enkel Deep Learning-applikasjon i TensorFlow for å legge til bildetekster til en samling bilder
Feilsøking
Et ord om andre (spesialiserte) DL-rammeverk
Distribuerer DL-applikasjonen din
Bruke GPUs for å akselerere DL
Avsluttende bemerkninger
Krav
- En forståelse av Python programmering
- En forståelse av Python biblioteker generelt
Publikum
- Programmerere med interesse for lingvistikk
- Programmerere som søker en forståelse av NLP (Natural Language Processing)
Open Training Courses require 5+ participants.
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) Treningskurs - Booking
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) Treningskurs - Enquiry
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
AI Automation with n8n and LangChain
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og IT-fagfolk på alle ferdighetsnivåer som ønsker å automatisere oppgaver og prosesser ved hjelp av AI uten å skrive omfattende kode.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Design og implementer komplekse arbeidsflyter ved å bruke n8ns visuelle programmeringsgrensesnitt.
- Integrer AI-funksjoner i arbeidsflyter ved å bruke LangChain.
- Bygg tilpassede chatboter og virtuelle assistenter for ulike bruksområder.
- Utfør avansert dataanalyse og prosessering med AI-agenter.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-nivå forretningsanalytikere og automasjonsingeniører som ønsker å forstå hvordan man bruker LangChain og API-er for å automatisere repeterende oppgaver og arbeidsflyter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om API-integrasjon med LangChain.
- Automatiser repeterende arbeidsflyter ved å bruke LangChain og Python.
- Bruk LangChain til å koble sammen ulike APIer for effektive forretningsprosesser.
- Opprett og automatiser egendefinerte arbeidsflyter ved hjelp av APIer og LangChains automatiseringsmuligheter.
Building Conversational Agents with LangChain
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagpersoner på middels nivå som ønsker å utdype sin forståelse av samtaleagenter og bruke LangChain på brukssaker i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om LangChain og dets anvendelse i å bygge samtaleagenter.
- Utvikle og distribuer samtaleagenter ved å bruke LangChain.
- Integrer samtaleagenter med APIer og eksterne tjenester.
- Bruk Natural Language Processing (NLP) teknikker for å forbedre ytelsen til samtaleagenter.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere og beslutningstakere på avansert nivå som ønsker å utforske de etiske implikasjonene av AI-utvikling og lære hvordan man bruker etiske retningslinjer når man bygger AI-løsninger med [ 0].
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Identifiser sentrale etiske problemstillinger i AI-utvikling med LangChain.
- Forstå virkningen av AI på samfunnet og beslutningsprosesser.
- Utvikle strategier for å bygge rettferdige og transparente AI-systemer.
- Implementer etiske AI-retningslinjer i LangChain-baserte prosjekter.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot webutviklere på middels nivå og UX-designere som ønsker å utnytte LangChain til å lage intuitive og brukervennlige nettapplikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de grunnleggende konseptene til LangChain og dens rolle i å forbedre nettbrukeropplevelsen.
- Implementer LangChain i nettapper for å lage dynamiske og responsive grensesnitt.
- Integrer API-er i nettapper for å forbedre interaktivitet og brukerengasjement.
- Optimaliser brukeropplevelsen ved å bruke LangChains avanserte tilpasningsfunksjoner.
- Analyser brukeratferdsdata for å finjustere nettappytelse og opplevelse.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og programvareingeniører på mellomnivå som ønsker å bygge AI-drevne applikasjoner ved å bruke LangChain-rammeverket.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om LangChain og dets komponenter.
- Integrer LangChain med store språkmodeller (LLM) som GPT-4.
- Bygg modulære AI-applikasjoner ved å bruke LangChain.
- Feilsøk vanlige problemer i LangChain-applikasjoner.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte dataingeniører og DevOps fagfolk som ønsker å utnytte LangChain sine evner ved å integrere den med ulike skytjenester.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Integrer LangChain med store skyplattformer som AWS, Azure og Google Cloud.
- Bruk skybaserte APIer og tjenester for å forbedre LangChain-drevne applikasjoner.
- Skaler og distribuer samtaleagenter til skyen for sanntidsinteraksjon.
- Implementer beste praksis for overvåking og sikkerhet i skymiljøer.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datafagfolk på middels nivå som ønsker å bruke LangChain til å forbedre sine dataanalyse- og visualiseringsevner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Automatiser datainnhenting og -rensing ved hjelp av LangChain.
- Gjennomfør avansert dataanalyse ved hjelp av Python og LangChain.
- Lag visualiseringer med Matplotlib og andre Python biblioteker integrert med LangChain.
- Utnytt LangChain for å generere naturlig språkinnsikt fra dataanalyse.
LangChain Fundamentals
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå og programvareingeniører som ønsker å lære kjernekonseptene og arkitekturen til LangChain og få praktiske ferdigheter for å bygge AI- drevne applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Ta tak i de grunnleggende prinsippene til LangChain.
- Sett opp og konfigurer LangChain-miljøet.
- Forstå arkitekturen og hvordan LangChain samhandler med store språkmodeller (LLM).
- Utvikle enkle applikasjoner ved hjelp av LangChain.
Advanced Techniques in Natural Language Generation (NLG)
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å generere høykvalitets, menneskelignende tekst ved hjelp av avanserte NLG-metoder.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå avanserte teknikker for å generere tekst på naturlig språk.
- Implementere og finjustere transformatorbaserte modeller for NLG.
- Optimaliser NLG-utdata for flyt, sammenheng og relevans.
- Evaluer kvaliteten på generert tekst ved å bruke både automatiserte og menneskelige beregninger.
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å lære det grunnleggende om NLG og dets rolle i AI og innholdsgenerering.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de grunnleggende konseptene for generering av naturlig språk.
- Utforsk bruksområdene til NLG i ulike bransjer.
- Lær grunnleggende teknikker for å generere menneskelignende tekst ved hjelp av AI.
- Arbeid med Python biblioteker og modeller for å generere tekst.
Python for Natural Language Generation (NLG)
21 timerIn this instructor-led, live training in Norge, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
- Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
- Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
- Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
- Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
- Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
- Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.
AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants
21 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre AI-drevne NLG-teknikker for chatbot og virtuelle assistentapplikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå kjerneprinsippene til NLG for konversasjons-AI.
- Utnytt dyplæringsteknikker for å forbedre generering av chatbot-dialoger.
- Integrer toppmoderne NLG-modeller som GPT-3 i chatbot-rammeverk.
- Bruk kontekstuell AI for å forbedre konversasjonssammenheng og flyt.
Text Summarization and Content Generation with AI (NLG)
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å få praktiske ferdigheter i å bruke NLG for å automatisere tekstoppsummering og innholdsgenerering.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå kjerneprinsippene til NLG for tekstoppsummering og innholdsgenerering.
- Implementer NLG-modeller for å oppsummere store dokumenter og artikler.
- Dra nytte av ferdigtrente NLG-modeller som GPT for å lage innhold.
- Bruk avanserte teknikker for å finjustere NLG-modeller for spesifikke innholdsgenereringsoppgaver.
Advanced Techniques in NLU for AI
14 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å utdype sin ekspertise innen moderne NLU-teknikker.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Implementer avanserte NLU-teknikker for AI-systemer.
- Utnytt dyplæringsmodeller for semantisk forståelse.
- Utfør intensjonsgjenkjenning og klassifisering i komplekse applikasjoner.
- Bruk toppmoderne verktøy som Hugging Face Transformers for NLU-oppgaver.