Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Training Course

Този курс е създаден за мениджъри, архитекти на решения, служители по иновациите, технически директори, софтуерни архитекти и всеки, който се интересува от общ преглед на приложния изкуствен интелект и най-близката прогноза за неговото развитие.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

ChatBots са компютърни програми, които автоматично симулират човешки отговори чрез чат интерфейси. ChatBots помагат на организациите да увеличат максимално ефективността на своите операции, като предоставят по-лесни и по-бързи опции за взаимодействие с потребителите.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да създават чатботове в Python.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете основите на изграждането на чатботове Създавайте, тествайте, внедрявайте и отстранявайте различни чатботове, като използвате Python

Публика

Разработчици

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат да използват Python библиотеки за НЛП, докато създават приложение, което обработва набор от снимки и генерира надписи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Проектирайте и кодирайте DL за NLP, като използвате Python библиотеки.
• Създайте Python код, който чете значително огромна колекция от снимки и генерира ключови думи.
• Създайте Python код, който генерира надписи от откритите ключови думи.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към учени по данни, инженери по машинно обучение, NLP изследователи и AI ентусиасти, които желаят да разберат вътрешната работа на GPT моделите, да изследват възможностите на GPT-3 и GPT- 4, и научете как да използвате тези модели за своите NLP задачи.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете ключовите концепции и принципи зад Generative Pre-trained Transformers. Разберете архитектурата и процеса на обучение на GPT модели. Използвайте GPT-3 за задачи като генериране на текст, допълване и превод. Разгледайте най-новите постижения в GPT-4 и неговите потенциални приложения. Прилагат GPT модели към собствените си НЛП проекти и задачи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, разработчици на AI и ентусиасти на AI, които желаят да използват LLM за изпълнение на различни NLP задачи и създаване на ново и разнообразно съдържание за различни цели .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създайте среда за разработка с LLM и основни инструменти.
• Експертно изпълнявайте NLU и NLI задачи с LLM.
• Извличайте, правете изводи и използвайте ефективно графики на знания.
• Генерирайте и управлявайте диалози, като използвате LLMs за разговорни приложения.
• Оценете качеството и разнообразието на съдържанието, генерирано от LLMs и генериращ AI.
• Прилагайте етични принципи, като гарантирате справедливост и отговорно използване на LLM.

Генерирането на естествен език (NLG) се отнася до създаването на текст или реч на естествен език от компютър.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват Python, за да създават висококачествен текст на естествен език, като изграждат своя собствена NLG система от нулата. Казуси също ще бъдат разгледани и съответните концепции ще бъдат приложени към лабораторни проекти на живо за генериране на съдържание.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте NLG за автоматично генериране на съдържание за различни индустрии, от журналистика, през недвижими имоти, до метеорологични и спортни доклади Изберете и организирайте изходното съдържание, планирайте изречения и подгответе система за автоматично генериране на оригинално съдържание Разберете NLG тръбопровода и приложете правилните техники на всеки етап Разберете архитектурата на система за генериране на естествен език (NLG) Приложете най-подходящите алгоритми и модели за анализ и подреждане Изтеглете данни от публично достъпни източници на данни, както и подбрани бази данни, които да използвате като материал за генериран текст Заменете ръчното и трудоемкото писане процеси с компютърно генерирано, автоматизирано създаване на съдържание

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Изчислено е, че неструктурираните данни представляват повече от 90 процента от всички данни, голяма част от тях под формата на текст. Публикации в блогове, туитове, социални медии и други цифрови публикации непрекъснато добавят към този нарастващ обем от данни.

Този курс на живо, ръководен от инструктор, се фокусира върху извличането на прозрения и значение от тези данни. Използвайки R Language и библиотеките за обработка на естествен език (NLP), ние комбинираме концепции и техники от компютърните науки, изкуствения интелект и компютърната лингвистика, за да разберем алгоритмично значението зад текстовите данни. Извадки от данни са налични на различни езици според изискванията на клиента.

До края на това обучение участниците ще могат да подготвят набори от данни (големи и малки) от различни източници, след което да прилагат правилните алгоритми за анализ и докладване за тяхното значение.

Частична лекция, частична дискусия, тежка практическа практика, случайни тестове за измерване на разбирането

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

Библиотеката Apache OpenNLP е базиран на машинно обучение набор от инструменти за обработка на текст на естествен език. Той поддържа най-често срещаните задачи на NLP, като откриване на език, токенизация, сегментиране на изречения, маркиране на част от речта, извличане на именуван обект, разделяне на парчета, разбор и кореферентна резолюция.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да създават модели за обработка на текстови данни с помощта на OpenNLP. Примерни данни за обучение, както и персонализирани набори от данни ще бъдат използвани като основа за лабораторните упражнения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте OpenNLP Изтеглете съществуващи модели, както и създайте свои собствени Обучете моделите на различни набори от примерни данни Интегрирайте OpenNLP със съществуващи Java приложения

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

До края на обучението се очаква делегатите да бъдат достатъчно оборудвани с основните концепции на Python и трябва да могат да използват в достатъчна степен NLTK за прилагане на повечето операции, базирани на NLP и ML. Обучението има за цел да даде не само познания за изпълнение, но и логически и оперативни познания за технологията в тях.

Този курс въвежда лингвисти или програмисти за NLP в Python. По време на този курс ще използваме най-вече nltk.org (Natural Language Tool Kit), но също така ще използваме други библиотеки, които са релевантни и полезни за NLP. В момента можем да извършим този курс в Python 2.x или Python 3.x. Примери са на английски или мандарински (普通话). Други езици също могат да бъдат предоставени, ако са договорени преди резервацията.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да използват spaCy за обработка на много големи обеми текст, за да намерят модели и да получат прозрения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте spaCy. Разберете подхода на spaCy към Natural Language Processing (NLP). Извлечете модели и получете бизнес прозрения от широкомащабни източници на данни. Интегрирайте spaCy библиотеката със съществуващи уеб и наследени приложения. Разположете spaCy в живи производствени среди, за да предвидите човешкото поведение. Използвайте spaCy за предварителна обработка на текст за Deep Learning

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим. За да научите повече за spaCy, моля, посетете: https://spacy.io/

В Python Machine Learning функцията Text Summarization е в състояние да прочете въведения текст и да създаде текстово резюме. Тази възможност е достъпна от командния ред или като Python API/библиотека. Едно вълнуващо приложение е бързото създаване на резюмета; това е особено полезно за организации, които трябва да прегледат големи масиви от текстови данни, преди да генерират отчети и презентации.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат да използват Python, за да създадат просто приложение, което автоматично генерира резюме на въведения текст.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте инструмент от командния ред, който обобщава текст. Проектирайте и създайте код за обобщаване на текст с помощта на Python библиотеки. Оценете три Python библиотеки за обобщаване: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

TensorFlow™ е софтуерна библиотека с отворен код за цифрови изчисления, използвайки графики за потока на данни.

SyntaxNet е рамка за обработка на естествени езици с невронна мрежа за TensorFlow.

Word2Vec се използва за изучаване на векторни представи на думи, наречени "word embeddings". Word2vec е специално изчислително-ефективна предсказуема модел за изучаване на въвеждането на думи от суров текст. Той идва в два вкуса, моделът Continuous Bag-of-Words (CBOW) и моделът Skip-Gram (глави 3.1 и 3.2 в Mikolov et al.)

Използвани в тандем, SyntaxNet и Word2Vec позволяват на потребителите да генерират модели за учене от естествения език.

публиката

Този курс е насочен към разработчици и инженери, които възнамеряват да работят с SyntaxNet и Word2Vec модели в техните TensorFlow графики.

След завършване на този курс делегатите ще:

• Разбиране на структурата и механизмите за разпространение на TensorFlow’
• да може да изпълнява монтаж / производствена среда / архитектурни задачи и конфигурация
• да могат да оценяват качеството на кода, да извършват дебютиране, мониторинг
• да могат да прилагат напреднали производствени модели като модели за обучение, термини за вграждане, графика за строителство и записване