Курсы Natural Language Processing (NLP)

Курсы Natural Language Processing (NLP)

Местные учебные курсы, посвященные естественному языку (NLP), демонстрируют интерактивное обсуждение и практическую практику, как извлекать из этих данных идеи и смысл Используя различные языки программирования, такие как библиотеки Python и R и Natural Language Processing (NLP), наши тренинги сочетают в себе концепции и методы из информатики, искусственного интеллекта и вычислительной лингвистики, чтобы помочь участникам понять смысл текстовых данных Тренировки НЛП проходят поэтапно через процесс оценки и применения правильных алгоритмов для анализа данных и отчета о его значимости Обучение НЛП доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Russia или в корпоративных учебных центрах NobleProg Russia , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.

Machine Translated

Отзывы

★★★★★
★★★★★

Natural Language Processing (NLP) Подкатегории

Natural Language Processing (NLP) Course Outlines

Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
7 часов
Обзор
Этот курс создан для менеджеров, архитекторов решений, сотрудников по инновациям, технических директоров, архитекторов программного обеспечения и всех, кто интересуется обзором прикладного искусственного интеллекта и ближайшим прогнозом его развития ,.
21 часов
Обзор
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 часов
Обзор
ChatBots - это компьютерные программы, которые автоматически моделируют ответы человека через интерфейсы чата ChatBots помогает организациям максимизировать эффективность своих операций, предоставляя более быстрые и быстрые возможности для взаимодействия с пользователями В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать чаты в Python К концу этого тренинга участники смогут: Понять основы построения чатов Сборка, тестирование, развертывание и устранение неполадок различных чатов с помощью Python Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
28 часов
Обзор
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 ,.
21 часов
Обзор
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 ,.
21 часов
Обзор
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 ,.
21 часов
Обзор
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 ,.
21 часов
Обзор
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 ,.
14 часов
Обзор
Библиотека Apache OpenNLP представляет собой набор инструментальных средств для машинного обучения для обработки текста естественного языка Он поддерживает наиболее распространенные задачи NLP, такие как обнаружение языка, токенизация, сегментация предложения, маркировка partofspeech, извлечение именованного объекта, разбиение на разделы, разбор и разрешение ядра В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать модели для обработки текстовых данных с использованием OpenNLP В качестве основы для лабораторных упражнений будут использоваться примеры учебных данных, а также настроенные наборы данных К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка OpenNLP Загрузите существующие модели, а также создайте свои собственные Обучить модели различным наборам данных выборки Интеграция OpenNLP с существующими приложениями Java Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
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 ,.
35 часов
Обзор
По завершении обучения делегаты, как ожидается, будут достаточно оснащены основными концепциями python и должны иметь возможность в достаточной степени использовать NLTK для реализации большей части операций NLP и ML Обучение направлено на предоставление не только знаний исполнителей, но также логических и оперативных знаний о технологии в нем ,.
28 часов
Обзор
Этот курс вводит лингвистов или программистов в NLP в Python Во время этого курса мы будем в основном использовать nltkorg (Natural Language Tool Kit), но также будем использовать другие библиотеки, актуальные и полезные для НЛП На данный момент мы можем провести этот курс в Python 2x или Python 3x Примеры приведены на английском или мандаринском (普通话) Другие языки также могут быть предоставлены, если они согласованы до бронирования ,.
14 часов
Обзор
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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/
14 часов
Обзор
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 ,.
35 часов
Обзор
TensorFlow ™ - это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для численного расчета с использованием графиков потока данных SyntaxNet представляет собой платформу для обработки естественного языка с использованием нейронной сети для TensorFlow Word2Vec используется для изучения векторных представлений слов, называемых «word embeddings» Word2vec - это, в частности, вычислительно-эффективная прогностическая модель для встраивания слов из исходного текста Он поставляется в двух вариантах: модели Continuous BagofWords (CBOW) и модели SkipGram (глава 31 и 32 в Mikolov et al) Используемые в тандеме, SyntaxNet и Word2Vec позволяют пользователям создавать модели Learned Embedding из ввода Natural Language Аудитория Этот курс предназначен для разработчиков и инженеров, которые намерены работать с моделями SyntaxNet и Word2Vec на своих графиках TensorFlow По завершении этого курса делегаты: понимать структуру и механизмы развертывания TensorFlow иметь возможность выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации иметь возможность оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг иметь возможность внедрять передовые технологии производства, такие как модели обучения, условия внедрения, построения графиков и ведения журнала ,.
14 часов
Обзор
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 ,.
выходные Natural Language Processing (NLP) курсы, курсы Natural Language Processing (NLP) выходного дня, вечерние Natural Language Processing (NLP) курсы, Natural Language Processing (NLP) технические учебные курсы, Natural Language Processing (NLP) буткемп, Natural Language Processing (NLP) буткэмп, Natural Language Processing (NLP) курсы с инструктором, Natural Language Processing (NLP) тренинг с инструктором, выходной Natural Language Processing (NLP) тренинг, тренинг Natural Language Processing (NLP) выходного дня, вечерние Natural Language Processing (NLP) курсы, Natural Language Processing (NLP) коачинг, Natural Language Processing (NLP) тренерство, Natural Language Processing (NLP) тренинг, Natural Language Processing (NLP) инструктор, Natural Language Processing (NLP) тренер, Natural Language Processing (NLP) коач, Natural Language Processing (NLP) курсы, Natural Language Processing (NLP) занятия, Natural Language Processing (NLP) локальные, Natural Language Processing (NLP) частные занятия, Natural Language Processing (NLP) частные курсы, Natural Language Processing (NLP) индивидуальный тренинг, Natural Language Processing (NLP) индивидуальные занятия

Скидки

В настоящее время акции не проводятся

Информационная рассылка

Мы уважаем конфиденциальность Ваших персональных данных. Мы обязуемся не передавать Ваши данные третьим лицам. Вы всегда можете изменить свои настройки конфиденциальности или полностью отказаться от подписки.

Наши клиенты

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Russia!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Russia
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!