NLP with Deeplearning4j Training Course

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, практикуващи машинно обучение и NLP изследователи и ентусиасти, които желаят ефективно да използват Hugging Face за NLP задачи.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте модел на трансформатор на прегръщащо лице и го настройте фино върху конкретен набор от данни. Придобийте способността да се справяте самостоятелно с често срещани НЛП предизвикателства. Създавайте и споделяйте ефективно вашите демонстрации на модели. Оптимизирайте оптимизирането на вашите модели за производство. Използвайте Hugging Face Transformers за решаване на широк набор от проблеми с машинното обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват TextBlob за прилагане и опростяване на NLP задачи, като анализ на настроението, корекции на правописа, моделиране на текстова класификация и т.н. .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да изпълнявате NLP задачи с TextBlob.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на TextBlob.
• Научете как да създавате системи за класификация на текст с помощта на TextBlob.
• Изпълнявайте общи NLP задачи (токенизация, WordNet, анализ на настроението, корекция на правописа и др.)
• Изпълнете разширени реализации с прости API и няколко реда кодове.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват Spark NLP, изграден върху Apache Spark, за разработване, прилагане и мащабиране на модели за обработка на текст на естествен език и тръбопроводи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете изграждането на NLP тръбопроводи с Spark NLP.
• Разберете функциите, архитектурата и ползите от използването на Spark NLP.
• Използвайте предварително обучените модели, налични в Spark NLP, за да реализирате обработка на текст.
• Научете как да създавате, обучавате и мащабирате Spark NLP модели за проекти от производствен клас.
• Прилагайте класификация, изводи и анализ на настроенията върху реални случаи на употреба (клинични данни, прозрения за поведението на клиентите и т.н.).

Този курс е предназначен за хора, които се интересуват от извличане на смисъл от писмен английски текст, въпреки че знанията могат да бъдат приложени и към други човешки езици.

Курсът ще обхване как да се използва текст, написан от хора, като публикации в блогове, туитове и т.н.

Например, анализаторът може да настрои алгоритъм, който ще достигне до заключение автоматично въз основа на обширен източник на данни.

Deeplearning4j е първата разпределена библиотека за задълбочено обучение с търговски клас с отворен код, написана за Java и Scala. Интегриран с Hadoop и Spark, DL4J е проектиран да се използва в бизнес среди на разпределени GPU и CPU.

Публика

Този курс е насочен към инженери и разработчици, които искат да използват Deeplearning4j в своите проекти.

След този курс делегатите ще могат да:

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.

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.

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

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.

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

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

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.

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

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

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.