Les formations NLP

Ce cours a été créé pour les responsables, les architectes de solutions, les responsables de l’innovation, les directeurs techniques, les architectes de logiciels et toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et les prévisions les plus proches pour son développement.

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.

ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement des réponses humaines via des interfaces de chat Les ChatBots aident les organisations à optimiser l'efficacité de leurs opérations en proposant des options plus simples et plus rapides pour leurs interactions avec les utilisateurs Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment construire des chatbots en Python À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les bases de la construction de chatbots Construire, tester, déployer et dépanner divers chatbots en utilisant Python Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .

Deep Learning for NLP permet à une machine d'apprendre un traitement de langage simple à complexe Parmi les tâches actuellement possibles figurent la traduction de la langue et la génération de légendes pour les photos DL (Deep Learning) est un sous-ensemble de ML (Machine Learning) Python est un langage de programmation populaire qui contient des bibliothèques pour Deep Learning for NLP Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les bibliothèques Python pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Concevoir et coder DL pour NLP en utilisant des bibliothèques Python Créer un code Python qui lit une collection substantielle d'images et génère des mots-clés Créer un code Python qui génère des légendes à partir des mots clés détectés Public Programmeurs ayant un intérêt pour la linguistique Les programmeurs qui cherchent une compréhension de la PNL (traitement du langage naturel) Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

La génération de langage naturel (NLG) se réfère à la production de textes ou de discours en langage naturel par un ordinateur Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser Python pour produire du texte en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système NLG à partir de zéro Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez le format NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par les rapports météorologiques et sportifs Sélectionnez et organisez le contenu source, planifiez des phrases et préparez un système de génération automatique de contenu original Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG) Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et la commande Tirer les données des sources de données disponibles au public ainsi que des bases de données organisées pour les utiliser comme matériau pour le texte généré Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux avec la création de contenu automatisée générée par ordinateur Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Ce cours a été conçu pour les personnes intéressées à extraire le sens d'un texte anglais écrit, même si les connaissances peuvent également être appliquées à d'autres langues humaines.

Le cours couvrira comment utiliser des textes écrits par des humains, tels que des articles de blog, des tweets, etc.

Par exemple, un analyste peut configurer un algorithme qui aboutira automatiquement à une conclusion basée sur une source de données étendue.

On estime que les données non structurées représentent plus de 90% de toutes les données, en grande partie sous forme de texte Les articles de blog, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques s'ajoutent continuellement à ce corpus croissant de données Ce cours s'articule autour de l'extraction des idées et du sens de ces données En utilisant les bibliothèques de langage et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement la signification des données textuelles Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les exigences du client À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d'appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de son importance Public Linguistes et programmeurs Format du cours Partie de cours, discussion partielle, pratique lourde de handson, tests occasionnels pour évaluer la compréhension .

Cette séance de formation en classe explorera les techniques de la PNL en conjonction avec l'application de l'IA et de la robotique dans les affaires Les délégués entreprendront des exercices sur ordinateur et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant Python .

La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les techniques d'apprentissage automatique et de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour extraire de la valeur à partir de données textuelles À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Résoudre des problèmes de science des données basés sur du texte avec un code réutilisable de haute qualité Appliquer différents aspects de scikitlearn (classification, clustering, régression, réduction de dimension) pour résoudre des problèmes Construire des modèles d'apprentissage automatique efficaces en utilisant des données textuelles Créer un ensemble de données et extraire des entités à partir d'un texte non structuré Visualiser les données avec Matplotlib Construire et évaluer des modèles pour mieux comprendre Résoudre les erreurs d'encodage de texte Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

À la fin de la formation, les délégués devraient être suffisamment équipés des concepts python essentiels et devraient pouvoir utiliser suffisamment le NLTK pour mettre en œuvre la plupart des opérations basées sur le PNL et le ML La formation vise à donner non seulement une connaissance d'exécution mais aussi la connaissance logique et opérationnelle de la technologie qui s'y trouve .

Ce cours présente les linguistes ou les programmeurs à la PNL en Python Au cours de ce cours, nous utiliserons principalement nltkorg (Natural Language Tool Kit), mais nous utiliserons également d'autres bibliothèques pertinentes et utiles pour la PNL Pour le moment, nous pouvons effectuer ce cours dans Python 2x ou Python 3x Les exemples sont en anglais ou en mandarin (普通话) D'autres langues peuvent également être mises à disposition si elles sont acceptées avant la réservation .

cette formation en direct dirigée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs et aux scientifiques de données qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très grands volumes de texte pour trouver des modèles et obtenir des aperçus.

à la fin de cette formation, les participants pourront:

- installer et configurer spaCy.
- comprendre spaCy & #39; s approche de traitement du langage naturel (PNL).
- extraire les modèles et obtenir des informations d'entreprise à partir de sources de données à grande échelle.
- intégrez la bibliothèque spaCy avec les applications Web et héritées existantes.
- déployez spaCy pour vivre des environnements de production pour prédire le comportement humain.
- utiliser spaCy pour pré-traiter le texte pour Deep Learning

format du cours

- interactive Conférence et discussion.
- beaucoup d'exercices et de pratique.
- Hands-on mise en œuvre dans un environnement Live-Lab.

options de personnalisation de cours

- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
- pour en savoir plus sur spaCy, s'il vous plaît visitez: https://spacy.io/

Dans Python Machine Learning, la fonction de synthèse de texte est capable de lire le texte d'entrée et de produire un résumé de texte Cette fonctionnalité est disponible depuis la ligne de commande ou sous la forme d'une API / bibliothèque Python Une application passionnante est la création rapide de résumés exécutifs; ceci est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin d'examiner de grandes quantités de données textuelles avant de générer des rapports et des présentations Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Python pour créer une application simple qui génère automatiquement un résumé du texte saisi À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez un outil de ligne de commande qui résume le texte Concevoir et créer du code de synthèse de texte en utilisant des bibliothèques Python Évaluer trois bibliothèques de résumés Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

TensorFlow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique utilisant des graphiques de flux de données SyntaxNet est un framework de traitement du langage naturel de neuralnetwork pour TensorFlow Word2Vec est utilisé pour apprendre des représentations vectorielles de mots, appelées "plongées de mots" Word2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en termes de calcul pour l'apprentissage des plongées de mots à partir de texte brut Il existe deux modèles, le modèle continu de BagofWords (CBOW) et le modèle SkipGram (chapitres 31 et 32 de Mikolov et al) Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'Embedded Embedding à partir d'une entrée en langage naturel Public Ce cours s'adresse aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec les modèles SyntaxNet et Word2Vec dans leurs graphiques TensorFlow Après avoir terminé ce cours, les délégués: comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow être capable d'effectuer les tâches et la configuration de l'environnement / de l'installation / de l'environnement de production être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, surveiller être en mesure de mettre en œuvre une production avancée, comme des modèles de formation, des termes d'intégration, la construction de graphiques et la journalisation .

Deeplearning4j est une bibliothèque opensource distribuée pour Java et Scala Intégré avec Hadoop et Spark, DL4J est conçu pour être utilisé dans des environnements professionnels sur GPU et CPU distribués Word2Vec est une méthode de calcul de représentations vectorielles de mots introduite par une équipe de chercheurs de Google dirigée par Tomas Mikolov Public Ce cours s'adresse aux chercheurs, ingénieurs et développeurs cherchant à utiliser Deeplearning4J pour construire des modèles Word2Vec .