Advanced LLMs for NLP Tasks Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en software-ingenieurs van gemiddeld niveau die AI-aangedreven applicaties willen bouwen met behulp van het LangChain-framework.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van LangChain en zijn componenten.
• Integreer LangChain met grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4.
• Bouw modulaire AI-toepassingen met behulp van LangChain.
• Veelvoorkomende problemen in LangChain-toepassingen oplossen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en software-ingenieurs op beginnersniveau tot gemiddeld niveau die de kernconcepten en architectuur van LangChain willen leren en de praktische vaardigheden willen verwerven voor het bouwen van AI-aangedreven applicaties.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de fundamentele principes van LangChain.
• Stel de LangChain-omgeving in en configureer deze.
• Begrijp de architectuur en hoe LangChain samenwerkt met grote taalmodellen (LLM's).
• Ontwikkel eenvoudige applicaties met behulp van LangChain.

Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-beoefenaars en NLP-onderzoekers en enthousiastelingen die Hugging Face effectief willen gebruiken voor NLP-taken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Gebruik een Hugging Face Transformer-model en stem het af op een specifieke dataset. Krijg het vermogen om zelfstandig gemeenschappelijke NLP-uitdagingen aan te gaan. Maak en deel uw modeldemo's effectief. Stroomlijn de optimalisatie van uw modellen voor productie. Gebruik Hugging Face Transformers voor het oplossen van een breed scala aan machine learning-problemen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die TextBlob willen gebruiken om NLP-taken te implementeren en te vereenvoudigen, zoals sentimentanalyse, spellingcorrecties, modellering van tekstclassificatie, enz. .

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om NLP-taken met TextBlob te implementeren.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van TextBlob.
• Leer hoe u tekstclassificatiesystemen bouwt met TextBlob.
• Voer algemene NLP-taken uit (tokenisatie, WordNet, sentimentanalyse, spellingcorrectie, enz.)
• Voer geavanceerde implementaties uit met eenvoudige API's en een paar regels code.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die Spark NLP, gebouwd bovenop Apache Spark, willen gebruiken om modellen voor tekstverwerking in natuurlijke taal te ontwikkelen, implementeren en schalen en pijpleidingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om NLP-pijplijnen te bouwen met Spark NLP.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van het gebruik van Spark NLP.
• Gebruik de vooraf getrainde modellen die beschikbaar zijn in Spark NLP om tekstverwerking te implementeren.
• Leer hoe u modellen bouwt, traint en schaalt Spark NLP voor productieprojecten.
• Pas classificatie, gevolgtrekkingen en sentimentanalyse toe op praktijkvoorbeelden (klinische gegevens, inzichten in klantgedrag, enz.).

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data- en marketingprofessionals op gemiddeld niveau die LLM's willen toepassen om het publieke sentiment uit verschillende tekstbronnen zoals posts op sociale media, productrecensies en feedback van klanten, te analyseren en te interpreteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van sentimentanalyse en de toepassing ervan met behulp van LLM's.
• Gegevenssets voorverwerken en voorbereiden voor sentimentanalyse.
• Train en verfijn LLM's om het sentiment in tekst nauwkeurig weer te geven.
• Analyseer het sentiment in realtime van sociale media en andere tekstbronnen.
• Integreer de bevindingen van sentimentanalyse in bedrijfsstrategieën en besluitvormingsprocessen.

Deze cursus is bedoeld voor mensen die geïnteresseerd zijn in het extraheren van betekenis uit geschreven Engelse tekst, hoewel de kennis ook kan worden toegepast op andere menselijke talen.

De cursus behandelt het gebruik van door mensen geschreven tekst, zoals blogposts, tweets, enz ...

Een analist kan bijvoorbeeld een algoritme instellen dat automatisch een conclusie trekt op basis van een uitgebreide gegevensbron.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die AI-functionaliteiten in hun applicaties willen integreren met behulp van Google Gemini AI.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van grote taalmodellen.
• Stel GoOgle Gemini AI in en gebruik deze voor verschillende AI-taken.
• Implementeer tekst-naar-tekst- en afbeelding-naar-tekst-transformaties.
• Bouw eenvoudige AI-gestuurde applicaties.
• Ontdek geavanceerde functies en aanpassingsopties in Google Gemini AI.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor makers van inhoud op gemiddeld niveau die Google Gemini AI willen gebruiken om de kwaliteit en efficiëntie van hun inhoud te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van AI bij het maken van content.
• Stel Google Gemini AI in en gebruik deze om inhoud te genereren en te optimaliseren.
• Pas tekst-naar-teksttransformaties toe om creatieve en originele inhoud te produceren.
• Implementeer SEO-strategieën met behulp van AI-gestuurde inzichten.
• Analyseer contentprestaties en pas strategieën aan met behulp van Gemini AI.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor klantenserviceprofessionals op gemiddeld niveau die Google Gemini AI willen implementeren in hun klantenserviceactiviteiten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de impact van AI op de klantenservice.
• Stel Google Gemini AI in om klantinteracties te automatiseren en te personaliseren.
• Gebruik tekst-naar-tekst- en afbeelding-naar-tekst-transformaties om de service-efficiëntie te verbeteren.
• Ontwikkel AI-gestuurde strategieën voor real-time analyse van klantfeedback.
• Ontdek geavanceerde functies om een naadloze klantenservice-ervaring te creëren.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten van beginners tot gemiddeld niveau en zakelijke professionals die complexe data-analysetaken intuïtiever willen uitvoeren in verschillende industrieën met behulp van Google Gemini AI.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van Goluister naar Gemini AI.
• Verbind verschillende databronnen met Gemini AI.
• Verken gegevens met behulp van query's in natuurlijke taal.
• Analyseer datapatronen en leid inzichten af.
• Maak overtuigende datavisualisaties.
• Communiceer datagestuurde inzichten effectief.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau die willen leren hoe ze generatieve AI met LLM's kunnen gebruiken voor verschillende taken en domeinen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Leg uit wat generatieve AI is en hoe het werkt. Beschrijf de transformatorarchitectuur die LLM's aandrijft. Gebruik empirische schaalwetten om LLM's te optimaliseren voor verschillende taken en beperkingen. Pas de modernste tools en methoden toe om LLM's te trainen, te verfijnen en in te zetten. Bespreek de kansen en risico’s van generatieve AI voor de samenleving en het bedrijfsleven.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-onderzoekers van gemiddeld niveau, professionals op het gebied van machine learning en datawetenschappers die LlamaIndex willen gebruiken om de mogelijkheden van AI-modellen te verbeteren, waardoor ze nauwkeuriger en betrouwbaarder worden voor verschillende toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en componenten van LlamaIndex.
• Gegevens opnemen en structureren voor gebruik met LLM's.
• Implementeer contextvergroting om de prestaties van AI-modellen te verbeteren.
• Integreer LlamaIndex in bestaande AI-systemen en workflows.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op beginnersniveau tot gevorderden die LlamaIndex onder de knie willen krijgen voor het ontwikkelen van innovatieve LLM-aangedreven applicaties.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• LlamaIndex instellen en configureren voor gebruik met LLM's.
• Indexeer en query aangepaste gegevenssets met behulp van LlamaIndex om de LLM-functionaliteit te verbeteren.
• Ontwerp en ontwikkel geavanceerde applicaties die gebruik maken van LlamaIndex en LLM's.
• Begrijp en pas best practices toe voor het werken met LLM's en LlamaIndex.
• Navigeer door de ethische overwegingen die betrokken zijn bij het implementeren van LLM-aangedreven applicaties.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars op beginners- tot gemiddeld niveau die grote taalmodellen willen gebruiken voor verschillende natuurlijke taaltaken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet een ontwikkelomgeving op met een populaire LLM. Maak een basis-LLM en verfijn deze op een aangepaste dataset. Gebruik LLM's voor verschillende taken in natuurlijke taal, zoals het samenvatten van teksten, het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst en meer. Debug en evalueer LLM's met behulp van tools zoals TensorBoard, PyTorch Lightning en Hugging Face Datasets.