Курсы Natural Language Processing (NLP)

По оценкам, неструктурированные данные составляют более 90 процентов всех данных, большая часть которых представлена ​​в виде текста Сообщения в блогах, твиты, социальные сети и другие цифровые публикации постоянно добавляют к этому растущему объему данных Этот курс сосредотачивается на извлечении понимания и смысла из этих данных Используя библиотеки R Language и Natural Language Processing (NLP), мы объединяем концепции и методы из информатики, искусственного интеллекта и вычислительной лингвистики для алгоритмического понимания смысла текстовых данных Образцы данных доступны на разных языках по требованиям заказчика К концу этого обучения участники смогут готовить наборы данных (большие и малые) из разрозненных источников, а затем применять правильные алгоритмы для анализа и отчета о его значимости Аудитория Лингвисты и программисты Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, тяжелая практика handson, случайные тесты для оценки понимания ,.

Этот курс вводит лингвистов или программистов в НЛП в Python. В течение этого курса мы в основном будем использовать nltk.org (Natural Language Tool Kit), но также будем использовать и другие библиотеки, соответствующие и полезные для NLP. На данный момент мы можем провести этот курс в Python 2.x или Python 3.x. Примеры на английском или мандаринском языке (普通话). Другие языки также могут быть доступны, если согласовано до бронирования.

Этот курс был создан для менеджеров, архитекторов решений, сотрудников инноваций, CTO, архитекторов программного обеспечения и всех, кто заинтересован в обзоре применяемого искусственного интеллекта и ближайшего прогноза его развития.

Этот курс был разработан для людей, заинтересованных в извлечении смысла из письменного текста на английском языке, хотя знания могут быть применены и к другим языкам В этом курсе рассказывается, как использовать текст, написанный людьми, например, сообщения в блогах, твиты и т Д Например, аналитик может настроить алгоритм, который автоматически достигнет вывода, основанного на обширном источнике данных ,.

TensorFlow™ это библиотека программного обеспечения с открытым кодом для цифровых вычислений с использованием графиков потока данных. SyntaxNet является нейронно-сетевой системой обработки естественного языка для TensorFlow. Word2Vec используется для обучения векторных представлений слов, называемых "word embeddings". Word2vec - это особенно вычислительно-эффективная предсказуемая модель для изучения словесных воплощений из сырого текста. Он поступает в двух вкусах, модель Continuous Bag-of-Words (CBOW) и модель Skip-Gram (главы 3.1 и 3.2 в Миколов и др.) Используемые в тандеме, SyntaxNet и Word2Vec позволяют пользователям генерировать модели Larned Embedding из ввода естественного языка. аудитории Этот курс направлен на разработчиков и инженеров, которые намерены работать с SyntaxNet и Word2Vec моделями в своих TensorFlow графиках. После завершения этого курса делегаты будут:

понимание TensorFlow’с структуры и механизмов распределения способность осуществлять монтаж / производственную среду / архитектурные задания и конфигурацию уметь оценивать качество кода, осуществлять дебюгирование, мониторинг уметь реализовывать передовые продукты, такие как модели обучения, термины ввода, графики строительства и записи

Deeplearning4j - это open source, распределенная библиотека deeplayning, написанная для Java и Scala Интегрированный с Hadoop и Spark, DL4J предназначен для использования в бизнес-средах на распределенных графических процессорах и процессорах Word2Vec - это метод вычисления векторных представлений слов, представленных командой исследователей в Google под руководством Томаса Миколова Аудитория Этот курс направлен на исследователей, инженеров и разработчиков, стремящихся использовать Deeplearning4J для создания моделей Word2Vec ,.

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.

В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать правильное машинное обучение и методы NLP (Natural Language Processing) для извлечения значения из текстовых данных К концу этого тренинга участники смогут: Решите текстовые проблемы с научными данными с высоким качеством, многоразовым кодом Применяйте различные аспекты scikitlearn (классификация, кластеризация, регрессия, уменьшение размерности) для решения проблем Создание эффективных моделей машинного обучения с использованием текстовых данных Создание набора данных и извлечение функций из неструктурированного текста Визуализировать данные с помощью Matplotlib Создавайте и оценивайте модели, чтобы получить представление Устранение ошибок в кодировке текста Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Генерация естественного языка (NLG) относится к производству текста или речи естественного языка с помощью компьютера В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Python для создания высококачественного текста на естественном языке, создавая собственную систему NLG с нуля Также будут рассмотрены тематические исследования, а соответствующие концепции будут применены к живым лабораторным проектам для создания контента К концу этого тренинга участники смогут: Используйте NLG для автоматического создания контента для различных отраслей промышленности: от журналистики, до недвижимости, до информации о погоде и спорте Выбирайте и организуйте исходное содержимое, планируете предложения и готовите систему для автоматической генерации исходного контента Поймите трубопровод NLG и примените правильные методы на каждом этапе Понимать архитектуру системы генерации естественного языка (NLG) Реализация наиболее подходящих алгоритмов и моделей для анализа и упорядочения Вытяните данные из общедоступных источников данных, а также кураторских баз данных, которые будут использоваться в качестве материала для генерируемого текста Заменить ручные и трудоемкие процессы написания с использованием автоматизированного создания контента Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

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.  

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

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

В Python Machine Learning функция суммирования текста может считывать текст ввода и создавать сводку текста Эта возможность доступна из командной строки или в виде API / библиотеки Python Одним из захватывающих приложений является быстрое создание исполнительных резюме; это особенно полезно для организаций, которым необходимо проанализировать большие тексты данных перед созданием отчетов и презентаций В этом обученном, живом обучении участники научатся использовать Python для создания простого приложения, которое автоматически генерирует сводку входного текста К концу этого тренинга участники смогут: Используйте инструмент командной строки, который суммирует текст Создайте и создайте код суммирования текста, используя библиотеки Python Оцените три библиотеки обобщения Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Глубокое обучение для НЛП позволяет машине изучать сложную сложную языковую обработку Среди задач, которые в настоящее время возможны, - перевод языка и создание заголовков для фотографий DL (Deep Learning) - это подмножество ML (Machine Learning) Python - популярный язык программирования, который содержит библиотеки для Deep Learning для NLP В этом обученном, живом обучении участники научатся использовать библиотеки Python для NLP (Natural Language Processing), поскольку они создают приложение, которое обрабатывает набор изображений и генерирует титры К концу этого тренинга участники смогут: Дизайн и код DL для NLP с использованием библиотек Python Создайте код Python, который читает по существу огромную коллекцию изображений и генерирует ключевые слова Создайте код Python, который генерирует титры из обнаруженных ключевых слов Аудитория Программисты с интересом к языкознанию Программисты, которые ищут понимание НЛП (обработка естественного языка) Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Эта учебная сессия, основанная на классе, будет изучать методы НЛП в сочетании с применением ИИ и робототехники в бизнесе Делегаты возьмут на себя компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций с использованием Python ,.

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

Audience

• Developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to use spaCy to process very large volumes of text to find patterns and gain insights. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure spaCy.
• Understand spaCy's approach to Natural Language Processing (NLP).
• Extract patterns and obtain business insights from large-scale data sources.
• Integrate the spaCy library with existing web and legacy applications.
• Deploy spaCy to live production environments to predict human behavior.
• Use spaCy to pre-process text for Deep Learning

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
• To learn more about spaCy, please visit: https://spacy.io/

This instructor-led, live training in Казахстан (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.).

TextBlob является Python НЛП библиотекой для обработки текстовых данных. Он обеспечивает простой API, который облегчает выполнение задач NLP, таких как обозначение части речи, экстракция фразы Noun, анализ чувств, классификация, перевод и т.д. Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или онлайн) направлено на ученых и разработчиков данных, которые хотят использовать TextBlob для реализации и упрощения заданий НЛП, таких как анализ чувств, коррекции скачивания, моделирование классификации текста и т.д. К концу обучения участники смогут:

Создание необходимой среды развития для начала реализации задач НЛП с TextBlob. Понимает особенности, архитектуру и преимущества TextBlob. Узнайте, как построить системы классификации текста с помощью TextBlob. Осуществляет общие задачи НЛП (токенизация, Wordнет, анализ чувств, коррекция шпионажа и т.д.) Выполните передовые внедрения с простыми АПИ и несколькими линиями кодов.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.