NLP with Deeplearning4j Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsutøvere og NLP-forskere og -entusiaster som ønsker å effektivt bruke Hugging Face for NLP-oppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Bruk en Hugging Face Transformer-modell, og finjuster den på et spesifikt datasett. Få evnen til selvstendig å håndtere vanlige NLP-utfordringer. Lag og del modelldemoene dine effektivt. Strømlinjeform optimaliseringen av modellene dine for produksjon. Bruk Hugging Face Transformers for å løse et bredt spekter av maskinlæringsproblemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å bruke TextBlob til å implementere og forenkle NLP-oppgaver, for eksempel sentimentanalyse, staverettelser, tekstklassifiseringsmodellering osv. .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å implementere NLP-oppgaver med TextBlob.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene med TextBlob.
• Lær hvordan du bygger tekstklassifiseringssystemer ved hjelp av TextBlob.
• Utfør vanlige NLP-oppgaver (tokenisering, WordNett, sentimentanalyse, stavekorrigering, etc.)
• Utfør avanserte implementeringer med enkle APIer og noen få linjer med koder.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Spark NLP, bygget på toppen av Apache Spark, for å utvikle, implementere og skalere tekstbehandlingsmodeller for naturlig språk og rørledninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge NLP-rørledninger med Spark NLP.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved å bruke Spark NLP.
• Bruk de forhåndstrente modellene tilgjengelig i Spark NLP for å implementere tekstbehandling.
• Lær hvordan du bygger, trener og skalerer Spark NLP modeller for prosjekter i produksjonsgrad.
• Bruk klassifisering, inferens og sentimentanalyse på brukssaker i den virkelige verden (kliniske data, kundeatferdsinnsikt, etc.).

Dette kurset er designet for folk som er interessert i å hente ut mening fra skrevet engelsk tekst, selv om kunnskapen også kan brukes på andre menneskelige språk.

Kurset vil dekke hvordan man bruker tekst skrevet av mennesker, for eksempel blogginnlegg, tweets, osv. ...

For eksempel kan en analytiker sette opp en algoritme som automatisk kommer til en konklusjon basert på omfattende datakilde.

Deeplearning4j er det første, åpen kildekode, distribuerte Deeplearning4j er skrevet for Java og Scala . Integrert med Hadoop og Spark, er DL4J designet for å brukes i forretningsmiljøer på distribuerte GPU er og CPU-er.

Publikum

Dette kurset er rettet mot ingeniører og utviklere som søker å bruke Deeplearning4j i sine prosjekter.

Etter dette kurset vil delegatene kunne:

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.

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.

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

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.

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

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

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.

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

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

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.