Online eller på stedet, instruktørledede live kurs i Natural Language Processing (NLP) demonstrerer gjennom interaktiv diskusjon og praktisk praksis hvordan man kan trekke ut innsikt og mening fra disse dataene. Ved å bruke forskjellige programmeringsspråk som Python og R og Natural Language Processing (NLP) biblioteker, kombinerer treningene våre konsepter og teknikker fra informatikk, kunstig intelligens og datalingvistikk for å hjelpe deltakerne å forstå betydningen bak tekstdata. NLP-treninger leder deltakerne steg for steg gjennom prosessen med å evaluere og bruke de riktige algoritmene for å analysere data og rapportere om deres betydning. NLP-trening er tilgjengelig som "online live training" eller "onsite live training". Online live trening (også kalt "remote live training") utføres ved hjelp av et interaktivt, eksternt skrivebord . Direkteopplæring på stedet kan gjennomføres lokalt hos kundene i Norge eller i NobleProg bedriftsopplæringssentre i Norge. NobleProg – din lokale opplæringsleverandør
Machine Translated
Testimonials
en av praksisene
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Instruktørens kunnskap og ledelse av temaet
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
det innovative fordi det er noe vi allerede opplever.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
NLP (Natural Language Processing) Underkategorier
Natural Language Processing Kursplaner
Kursnavn
Varighet
Oversikt
Kursnavn
Varighet
Oversikt
21 timer
Generativ AI er en type AI som kan lage originalt innhold som tekst, bilder, musikk og kode. Store språkmodeller (LLM) er kraftige nevrale nettverk som kan behandle og generere naturlig språk.Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå som ønsker å lære å bruke generativ AI med LLM-er for ulike oppgaver og domener.Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forklar hva generativ AI er og hvordan det fungerer. Beskriv transformatorarkitekturen som driver LLM-er. Bruk empiriske skaleringslover for å optimalisere LLM-er for ulike oppgaver og begrensninger. Bruk state-of-the-art verktøy og metoder for å trene, finjustere og distribuere LLM-er. Diskuter mulighetene og risikoene ved generativ kunstig intelligens for samfunnet og næringslivet.
- Interaktivt foredrag og diskusjon. Mye øvelser og trening. Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Generative Pre-trained Transformers (GPT) er state-of-the-art modeller innen naturlig språkbehandling som har revolusjonert ulike applikasjoner, inkludert språkgenerering, tekstfullføring og maskinoversettelse. Dette kurset gir en grundig utforskning av GPT-modeller, med fokus på GPT-3 og de siste fremskrittene i GPT-4. Deltakerne vil få innsikt i arkitekturen, treningsteknikker og anvendelser av GPT-modeller.Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere, 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.
- Interaktivt foredrag og diskusjon. Mye øvelser og trening. Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Hugging Face er et kraftig åpen kildekode-bibliotek og plattform for naturlig språkbehandling (NLP).Denne instruktørledede, direkteopplæringen (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.
- Interaktivt foredrag og diskusjon. Mye øvelser og trening. Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Large Language Models (LLM) er dype nevrale nettverksmodeller som kan generere naturlige språktekster basert på en gitt input eller kontekst. De er trent på store mengder tekstdata fra ulike domener og kilder, og de kan fange de syntaktiske og semantiske mønstrene til naturlig språk. LLM-er har oppnådd imponerende resultater på ulike naturlige språkoppgaver som tekstoppsummering, spørsmålssvar, tekstgenerering og mer.Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke store språkmodeller for ulike naturlige språkoppgaver.Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer en populær LLM. Lag en grunnleggende LLM og finjuster den på et tilpasset datasett. Bruk LLM-er for ulike naturlige språkoppgaver som tekstoppsummering, svar på spørsmål, tekstgenerering og mer. Feilsøk og evaluer LLM-er ved å bruke verktøy som TensorBoard, PyTorch Lightning og Hugging Face-datasett.
- Interaktivt foredrag og diskusjon. Mye øvelser og trening. Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
21 timer
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.
- Delforelesning, deldiskusjon, tung praktisk praksis, sporadiske tester for å måle forståelse
28 timer
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.
7 timer
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.
21 timer
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 timer
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
- Developers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 timer
DL (Deep Learning) is a subset of ML (Machine Learning).
Python is a popular programming language that contains libraries for Deep Learning for NLP.
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) allows a machine to learn simple to complex language processing. Among the tasks currently possible are language translation and caption generation for photos.
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python libraries for NLP as they create an application that processes a set of pictures and generates captions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and code DL for NLP using Python libraries.
- Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
- Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
Natural language generation (NLG) refers to the production of natural language text or speech by a computer.
In this instructor-led, live training, 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
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
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 timer
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the right machine learning and NLP (Natural Language Processing) techniques to extract value from text-based data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35 timer
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 timer
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
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- 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/
14 timer
In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use a command-line tool that summarizes text.
- Design and create Text Summarization code using Python libraries.
- Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35 timer
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
14 timer
Deeplearning4j er et open source, distribuert Deeplearning4j 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. Word 2Vec er en metode for å beregne vektorrepresentasjoner av ord introdusert av et team av forskere ved Go ogle ledet av Tomas Mikolov. Publikum Dette kurset er rettet mot forskere, ingeniører og utviklere som søker å bruke Deeplearning4J til å konstruere Word 2Vec-modeller.
21 timer
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.
14 timer
Spark NLP is an open source library, built on Apache Spark, for natural language processing with Python, Java, and Scala. It is widely used for enterprise and industry verticals, such as healthcare, finance, life science, and recruiting.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 timer
TextBlob is a Python NLP library for processing textual data. It provides a simple API that makes it easy to perform NLP tasks, such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, etc.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
- Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
- Learn how to build text classification systems using TextBlob.
- Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
- Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Last Updated:
Rådgivning
Helg NLP kurs, kveld Natural Language Processing trening, NLP boot camp, Natural Language Processing (NLP) instruktørledet, Helg Natural Language Processing trening, Kveld NLP kurs, Natural Language Processing (NLP) coaching, Natural Language Processing (NLP) instruktør, Natural Language Processing trener, Natural Language Processing (NLP) kurs, NLP (Natural Language Processing) klasser, NLP on-site, NLP (Natural Language Processing) private kurs, Natural Language Processing (NLP) tomannshånd trening
