Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow Training Cursus

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.

Dit is een 4-daagse cursus waarin je AI en de toepassing ervan introduceert. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag te hebben om een AI-project uit te voeren.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers Python bibliotheken voor NLP te gebruiken terwijl ze een applicatie maken die een reeks afbeeldingen verwerkt en bijschriften genereert.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwerp en codeer DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken.
• Maak Python code die een substantieel grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert.
• Maak Python code aan die bijschriften genereert op basis van de gedetecteerde trefwoorden.

Publiek

Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare hulpmiddelen (meestal open source) voor het analyseren van computerbeelden

Deze cursus biedt werkvoorbeelden.

Embedding Projector is een opensource-webtoepassing voor het visualiseren van de gegevens die worden gebruikt om machine-leersystemen te trainen Het is gemaakt door Google en maakt deel uit van TensorFlow Deze instructieve, live training introduceert de concepten achter Embedding Projector en leidt deelnemers door het opzetten van een demoproject Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Onderzoek hoe gegevens worden geïnterpreteerd door machine learning-modellen Navigeer door 3D- en 2D-weergaven van gegevens om te begrijpen hoe een algoritme voor machine-learning het interpreteert Begrijp de concepten achter Inbedding en hun rol in het representeren van wiskundige vectoren voor afbeeldingen, woorden en cijfers Verken de eigenschappen van een specifieke insluiting om het gedrag van een model te begrijpen Pas Embedding Project toe op realworld-use cases zoals het bouwen van een songaanbevelingssysteem voor muziekliefhebbers Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die TensorFlow willen gebruiken om potentiële fraudegegevens te analyseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Maak een fraudedetectiemodel in Python en TensorFlow.
• Bouw lineaire regressies en lineaire regressiemodellen om fraude te voorspellen.
• Ontwikkel een end-to-end AI-toepassing voor het analyseren van fraudegegevens.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die Machine Learning-workloads willen implementeren in een OpenShift on-premise of hybride cloud.

• Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
• Installeer en configureer Kubernetes en Kubeflow op een OpenShift-cluster.
• Gebruik OpenShift om het initialiseren van een Kubernetes-cluster te vereenvoudigen.
• Maak en implementeer een Kubernetes-pijplijn voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• Train en implementeer TensorFlow ML-modellen over meerdere GPU's en machines die parallel draaien.
• Roep openbare clouddiensten (bijvoorbeeld AWS-diensten) aan vanuit OpenShift om een ML-applicatie uit te breiden

Deze cursus geeft je kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritmen, deep learning (algoritmen en toepassingen).

Deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar zal u helpen de juiste technologie te kiezen: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, enz. De voorbeelden zijn gemaakt in TensorFlow.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die Tensorflow 2.x willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken enzovoort te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeren en configureren TensorFlow 2.x.
• Begrijp de voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies.
• Bouw deep learning-modellen.
• Implementeer een geavanceerde afbeeldingsclassificator.
• Implementeer een deep learning-model voor de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die TensorFlow.js willen gebruiken om patronen te identificeren en voorspellingen te genereren via machine learning-modellen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bouw en train machine learning-modellen met TensorFlow.js.
• Voer bestaande machine learning-modellen uit in de browser of onder Node.js.
• Train reeds bestaande machine learning opnieuw met behulp van aangepaste gegevens.

In deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op locatie) leren deelnemers hoe ze TensorFlow Serving kunnen configureren en gebruiken om ML-modellen in een productieomgeving te implementeren en te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Train, exporteer en bedien verschillende TensorFlow-modellen.
• Test en implementeer algoritmen met behulp van één enkele architectuur en set API's.
• Breid TensorFlow Serving uit om andere typen modellen te bedienen dan TensorFlow-modellen.