Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Treningskurs

Dette kurset er laget for ledere, løsningsarkitekter, innovasjonsansvarlige, CTOer, programvarearkitekter og alle som er interessert i en oversikt over anvendt kunstig intelligens og nærmeste prognose for utviklingen.

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

ChatBots er dataprogrammer som automatisk simulerer menneskelige svar via chat-grensesnitt. ChatBots hjelper organisasjoner med å maksimere driftseffektiviteten ved å tilby enklere og raskere alternativer for brukerinteraksjoner.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å bygge chatbots i Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Forstå det grunnleggende om å bygge chatbots Bygg, test, distribuer og feilsøk ulike chatbots ved hjelp av Python

Publikum

Utviklere

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Merk

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge 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.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører, NLP-forskere og AI-entusiaster som ønsker å forstå den indre funksjonen til GPT-modeller, utforske mulighetene til GPT-3 og GPT- 4, og lær hvordan du kan utnytte disse modellene for deres NLP-oppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Forstå nøkkelkonseptene og prinsippene bak Generative Pre-trained Transformers. Forstå arkitekturen og opplæringsprosessen til GPT-modeller. Bruk GPT-3 for oppgaver som tekstgenerering, fullføring og oversettelse. Utforsk de siste fremskrittene i GPT-4 og potensielle applikasjoner. Bruk GPT-modeller på sine egne NLP-prosjekter og oppgaver.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels nivå, AI-utviklere og AI-entusiaster som ønsker å bruke LLM-er til å utføre ulike NLP-oppgaver og lage nytt og mangfoldig innhold for forskjellige formål .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Etabler et utviklingsmiljø med LLM og essensielle verktøy.
• Utfør NLU- og NLI-oppgaver ekspertise med LLM-er.
• Trekk ut, utlede og bruk kunnskapsgrafer effektivt.
• Generer og administrer dialoger ved å bruke LLM-er for samtaleapplikasjoner.
• Evaluer innholdskvalitet og mangfold generert av LLM-er og generativ AI.
• Anvende etiske prinsipper, sikre rettferdighet og ansvarlig bruk av LLM-er.

Naturlig språkgenerering (NLG) refererer til produksjon av naturlig språktekst eller tale av en datamaskin.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å bruke Python til å produsere høykvalitets naturlig språktekst ved å bygge sitt eget NLG-system fra bunnen av. Kasusstudier vil også bli undersøkt og de relevante konseptene vil bli brukt på levende lab-prosjekter for å generere innhold.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Bruk NLG til å automatisk generere innhold for ulike bransjer, fra journalistikk, til eiendom, til vær- og sportsrapportering Velg og organiser kildeinnhold, planlegg setninger og klargjør et system for automatisk generering av originalt innhold Forstå NLG-pipelinen og bruk de riktige teknikkene på hvert trinn Forstå arkitekturen til et Natural Language Generation (NLG) system Implementere de best egnede algoritmene og modellene for analyse og bestilling. Trekk data fra offentlig tilgjengelige datakilder samt kuraterte databaser til bruk som materiale for generert tekst Erstatt manuell og møysommelig skriving prosesser med datagenerert, automatisert innholdsoppretting

Publikum

Utviklere Dataforskere

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Det anslås at ustrukturerte data står for mer enn 90 prosent av alle data, mye av det i form av tekst. Blogginnlegg, tweets, sosiale medier og andre digitale publikasjoner bidrar kontinuerlig til denne voksende datamaskinen.

Dette instruktørledede, levende kurset fokuserer på å trekke ut innsikt og mening fra disse dataene. Ved å bruke R Language and Natural Language Processing (NLP) -bibliotekene kombinerer vi konsepter og teknikker fra informatikk, kunstig intelligens og beregningsspråklighet for å algoritmisk forstå betydningen bak tekstdata. Dataprøver er tilgjengelig på forskjellige språk per kundebehov.

Mot slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne utarbeide datasett (store og små) fra forskjellige kilder, og deretter bruke de rette algoritmene for å analysere og rapportere om betydningen av den.

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, tung praktisk praksis, sporadiske tester for å måle forståelse

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

Apache OpenNLP-biblioteket er et maskinlæringsbasert verktøysett for behandling av naturlig språktekst. Den støtter de vanligste NLP-oppgavene, som språkdeteksjon, tokenisering, setningssegmentering, orddelsmerking, navngitt entitetsekstraksjon, chunking, parsing og coreference-oppløsning.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å lage modeller for å behandle tekstbaserte data ved hjelp av OpenNLP. Eksempler på treningsdata samt tilpassede datasett vil bli brukt som grunnlag for laboratorieøvelsene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Installer og konfigurer OpenNLP Last ned eksisterende modeller og lag deres egne Tren modellene på ulike sett med eksempeldata Integrer OpenNLP med eksisterende Java-applikasjoner

Publikum

Utviklere Dataforskere

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Ved slutten av opplæringen forventes delegatene å være tilstrekkelig utstyrt med de essensielle pythonkonseptene og bør være i stand til å bruke NLTK tilstrekkelig til å implementere de fleste NLP- og ML-baserte operasjoner. Opplæringen er rettet mot å gi ikke bare en gjennomføringskunnskap, men også den logiske og operasjonelle kunnskapen om teknologien der.

Dette kurset introduserer språkfolk eller programmerere til NLP i Python. I løpet av dette kurset vil vi hovedsakelig bruke nltk.org (Natural Language Tool Kit), men vi vil også bruke andre bibliotek relevante og nyttige for NLP. For øyeblikket kan vi gjennomføre dette kurset i Python 2.x eller Python 3.x. Eksempler er på engelsk eller mandarin (普通话). Andre språk kan også bli gjort tilgjengelig hvis avtalt før bestilling.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bruke spaCy til å behandle veldig store mengder tekst for å finne mønstre og få innsikt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer spaCy.
• Forstå spaCys tilnærming til Natural Language Processing (NLP) .
• Pakk ut mønstre og få forretningsinnsikt fra store datakilder.
• Integrer spaCy-biblioteket med eksisterende nett- og eldre applikasjoner.
• Distribuer spaCy til levende produksjonsmiljøer for å forutsi menneskelig atferd.
• Bruk spaCy til å forarbeide tekst for Deep Learning

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
• Hvis du vil lære mer om spaCy, kan du gå til: https://spacy.io/

I Python Machine Learning kan tekstoppsummeringsfunksjonen lese inndatateksten og lage et tekstsammendrag. Denne funksjonen er tilgjengelig fra kommandolinjen eller som et Python API/bibliotek. En spennende applikasjon er den raske opprettelsen av sammendrag; Dette er spesielt nyttig for organisasjoner som trenger å gjennomgå store mengde tekstdata før de genererer rapporter og presentasjoner.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære å bruke Python til å lage en enkel applikasjon som automatisk genererer et sammendrag av inndatatekst.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Bruk et kommandolinjeverktøy som oppsummerer tekst. Design og lag tekstoppsummeringskode ved å bruke Python biblioteker. Vurder tre Python oppsummeringsbiblioteker: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Publikum

Utviklere Data Scientists

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

TensorFlow™ er en åpen kildekode programvare bibliotek for numerisk beregning ved hjelp av data flow diagrammer.

SyntaxNet er et neural-nettverk Natural Language Processing rammeverk for TensorFlow.

Word2Vec brukes til å lære vektorrepresentasjoner av ord, kalt "word embeddings". Word2vec er en spesielt databehandling-effektiv forutsigelsesmodell for læring ord innebygd fra råtekst. Den kommer i to smaker, Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) og Skip-Gram modell (kapittel 3.1 og 3.2 i Mikolov et al.)

Brukes i tandem, SyntaxNet og Word2Vec gjør det mulig for brukerne å generere Larned Embedding-modeller fra Natural Language-input.

Publikum

Dette kurset er rettet mot utviklere og ingeniører som har til hensikt å jobbe med SyntaxNet og Word2Vec modeller i sine TensorFlow diagrammer.

Etter å ha fullført dette kurset, vil delegater:

• forstå TensorFlow’s struktur og implementeringsmekanismer
• kan utføre installasjon / produksjonsmiljø / arkitektoniske oppgaver og konfigurasjon
• være i stand til å vurdere kodekvalitet, utføre debugging, overvåking
• være i stand til å implementere avansert produksjon som treningsmodeller, innebygging vilkår, bygge grafer og logging