NLP Training in Antwerpen

Deze door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (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 door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau, AI-ontwikkelaars en AI-enthousiastelingen die LLM's willen gebruiken om verschillende NLP-taken uit te voeren en nieuwe en diverse inhoud voor verschillende doeleinden te creëren.Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Creëer een ontwikkelomgeving met LLM's en essentiële tools.
• Voer NLU- en NLI-taken vakkundig uit met LLM's.
• Extractie, deductie en effectief gebruik van kennisgrafieken.
• Genereer en beheer dialogen met behulp van LLM's voor gesprekstoepassingen.
• Evalueer de kwaliteit en diversiteit van inhoud die wordt gegenereerd door LLM's en generatieve AI.
• Ethische principes toepassen en zorgen voor eerlijkheid en verantwoord gebruik van LLM's.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-ingenieurs, NLP-onderzoekers en AI-enthousiastelingen die de innerlijke werking van GPT-modellen willen begrijpen, de mogelijkheden van GPT-3 en GPT-modellen willen verkennen. 4, en leer hoe ze deze modellen kunnen gebruiken voor hun NLP-taken.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp de belangrijkste concepten en principes achter Generative Pre-trained Transformers. Begrijp de architectuur en het trainingsproces van GPT-modellen. Gebruik GPT-3 voor taken zoals het genereren, invullen en vertalen van tekst. Ontdek de nieuwste ontwikkelingen in GPT-4 en de mogelijke toepassingen ervan. Pas GPT-modellen toe op hun eigen NLP-projecten en -taken.

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.

Er wordt geschat dat ongestructureerde gegevens goed zijn voor meer dan 90 procent van alle gegevens, veel ervan in de vorm van tekst. Blog Posts, tweets, sociale media, en andere digitale publicaties voortdurend toe te voegen aan deze groeiende hoeveelheid gegevens. deze instructeur geleide, leef cursus centra rond het halen van inzichten en het betekenen van deze gegevens. Met behulp van de R taal en natural language processing (NLP) Bibliotheken, combineren we concepten en technieken uit de informatica, kunstmatige intelligentie, en computationele taalkunde om algoritmisch begrijpen de betekenis achter tekstgegevens. Data samples zijn beschikbaar in verschillende talen per klant eisen. tegen het einde van deze opleiding deelnemers in staat zal zijn om datasets (groot en klein) uit verschillende bronnen te bereiden, dan passen de juiste algoritmen te analyseren en te rapporteren over de betekenis ervan.

formaat van de cursus

• deel lezing, deel bespreking, zware hands-on praktijk, occasionele tests om het begrip te meten

Deze cursus introduceert taalkundigen of programmeren in NLP in Python. Tijdens deze cursus zullen we voornamelijk nltk.org (Natural Language Tool Kit) gebruiken, maar we zullen ook andere bibliotheken gebruiken die relevant en nuttig zijn voor NLP. Op dit moment kunnen we deze cursus uitvoeren in Python 2.x of Python 3.x. Voorbeelden zijn in het Engels of Mandarijn (普通话). Andere talen kunnen ook beschikbaar worden gesteld indien overeengekomen vóór de reservering.

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Als u een training op maat voor deze cursus wilt aanvragen, kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

ChatBots zijn computerprogramma's die automatisch menselijke reacties simuleren via chatinterfaces. ChatBots helpen organisaties hun operationele efficiëntie te maximaliseren door eenvoudiger en snellere opties te bieden voor hun gebruikersinteracties. In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze chatbots kunnen bouwen in Python . Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van het bouwen van chatbots
• Bouw, test, implementeer en los verschillende chatbots op met Python

Publiek

• ontwikkelaars

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Notitie

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

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.

Natuurlijke taalgeneratie (NLG) verwijst naar de productie van natuurlijke taaltekst of spraak door een computer In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om hoogwaardige natuurlijke taaltekst te maken door zelf vanuit het niets een eigen NLG-systeem te bouwen Case studies zullen ook worden onderzocht en de relevante concepten zullen worden toegepast op live lab-projecten voor het genereren van inhoud Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik NLG om automatisch inhoud te genereren voor verschillende industrieën, van journalistiek tot onroerend goed, tot weer- en sportrapportage Selecteer en organiseer broninhoud, plan zinnen en bereid een systeem voor op het automatisch genereren van originele inhoud Begrijp de NLG-pijplijn en pas de juiste technieken toe in elke fase Begrijp de architectuur van een Natural Language Generation (NLG) -systeem Implementeer de meest geschikte algoritmen en modellen voor analyse en bestelling Trek gegevens uit openbaar beschikbare gegevensbronnen en samengestelde databases om te gebruiken als materiaal voor gegenereerde tekst Vervang handmatige en arbeidsintensieve schrijfprocessen door computergegenereerde, geautomatiseerde inhoudcreatie Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Deze op klassen gebaseerde trainingssessie zal NLP-technieken verkennen in combinatie met de toepassing van AI en Robotics in het bedrijfsleven Afgevaardigden zullen computergebaseerde voorbeelden en casestudyoplossende oefeningen uitvoeren met behulp van Python .

De Apache OpenNLP-bibliotheek is een op machine learning gebaseerde toolkit voor het verwerken van natuurlijke taaltekst Het ondersteunt de meest voorkomende NLP-taken, zoals taaldetectie, tokenisatie, zinsegmentatie, partofspeech-tagging, entiteitsextractie, chunking, parsing en coreference-resolutie In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze modellen kunnen maken voor het verwerken van op tekst gebaseerde gegevens met behulp van OpenNLP Voorbeelden van trainingsgegevens en aangepaste datasets zullen worden gebruikt als basis voor de practica Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer OpenNLP Download bestaande modellen en maak er zelf een Train de modellen op verschillende sets voorbeeldgegevens Integreer OpenNLP met bestaande Java-applicaties Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Aan het einde van de training wordt van de afgevaardigden verwacht dat ze voldoende uitgerust zijn met de essentiële python-concepten en dat ze NLTK voldoende moeten kunnen gebruiken om de meeste op NLP en ML gebaseerde operaties te implementeren. De training is gericht op het geven van niet alleen een uitvoerende kennis, maar ook de logische en operationele kennis van de technologie daarin.

Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die spaCy willen gebruiken om zeer grote hoeveelheden tekst te verwerken om patronen te vinden en inzichten te krijgen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• SpaCy installeren en configureren.
• Begrijp de benadering van spaCy voor Natural Language Processing (NLP) .
• Patronen extraheren en zakelijke inzichten verkrijgen uit grootschalige gegevensbronnen.
• Integreer de spaCy-bibliotheek met bestaande web- en oudere applicaties.
• SpaCy implementeren in live productieomgevingen om menselijk gedrag te voorspellen.
• Gebruik spaCy om tekst voor Deep Learning voor te verwerken

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
• Ga voor meer informatie over spaCy naar: https://spacy.io/

In Python Machine Learning kan de functie Tekstsamenvatting de invoertekst lezen en een samenvatting van de tekst produceren Deze mogelijkheid is beschikbaar via de commandoregel of als een Python API / bibliotheek Een spannende toepassing is het snel creëren van uitvoerende overzichten; dit is met name handig voor organisaties die grote hoeveelheden tekstgegevens moeten beoordelen voordat ze rapporten en presentaties genereren Tijdens deze live training met instructeur leren de deelnemers Python te gebruiken om een ​​eenvoudige applicatie te maken die automatisch een samenvatting van de invoertekst genereert Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik een commandoregeltool die tekst samenvat Ontwerp en maak samenvattende tekstcodes met Python-bibliotheken Evalueer drie Python-bibliotheken met samenvattingen: somma 070, pysummarization 104, readless 1017 Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

TensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs. SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow. Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.) Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input. Het publiek Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken. Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:

• begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen
• in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren
• in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren
• in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging

Deeplearning4j is een open-source, gedistribueerde deep-learning bibliotheek geschreven voor Java en Scala . Geïntegreerd met Hadoop en Spark, is DL4J ontworpen om te worden gebruikt in zakelijke omgevingen op gedistribueerde GPU 's en CPU's. Word 2Vec is een methode voor het berekenen van vectorrepresentaties van woorden geïntroduceerd door een team van onderzoekers bij Go ogle onder leiding van Tomas Mikolov. Publiek Deze cursus is bedoeld voor onderzoekers, ingenieurs en ontwikkelaars die Deeplearning4J willen gebruiken om Word 2Vec-modellen te bouwen.

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 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 Antwerpen (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.