Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP培訓

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向數據科學家， 機器學習從業者以及希望有效利用Hugging Face執行NLP任務的NLP研究人員和愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 利用 Hugging Face Transformer 模型，並在特定數據集上對其進行微調。
• 獲得獨立解決常見 NLP 挑戰的能力。
• 有效地創建和共用您的模型演示。
• 簡化生產模型的優化。
• 使用 Hugging Face 個 Transformer 來解決各種機器學習問題。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用TextBlob實現和簡化NLP任務的數據科學家和開發人員，例如情感分析，拼寫更正，文本分類建模等。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始使用 TextBlob 實現 NLP 任務。
• 瞭解 TextBlob 的功能、體系結構和優勢。
• 瞭解如何使用 TextBlob 生成文字分類系統。
• 執行常見的 NLP 任務（標記化、WordNet、情感分析、拼寫更正等）
• 使用簡單的 API 和幾行代碼執行高級實現。

這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望使用基於Apache Spark構建的Spark NLP來開發，實現和擴展自然語言文本處理模型和管道的數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Spark NLP 設置必要的開發環境以開始構建 NLP 管道。
• 瞭解使用 Spark NLP 的功能、架構和優勢。
• 使用 Spark NLP 中提供的預訓練模型來實現文本處理。
• 瞭解如何為生產級項目構建、訓練和擴展 Spark NLP 模型。
• 對真實用例（臨床數據、客戶行為洞察等）應用分類、推理和情感分析。

本課程專為有興趣從書面英語文本中提取意義的人設計，儘管知識也可以應用於其他人類語言。

該課程將介紹如何使用人類撰寫的文本，如博客文章，推文等...

例如，分析師可以設置一種算法，該算法將根據廣泛的數據源自動得出結論。

MLlib是Spark的機器學習（ML）庫。其目標是使實用的機器學習可擴展且簡單。它由常見的學習算法和實用程序組成，包括分類，回歸，聚類，協同過濾，降維，以及低級優化原語和更高級別的管道API。

它分為兩個包：

• spark.mllib包含在RDD之上構建的原始API。

• spark.ml提供了構建在DataFrame之上的更高級API，用於構建ML管道。

聽眾

本課程面向希望利用Apache Spark內置機器庫的工程師和開發人員

本課程是為經理、解決方案架構師、創新官、首席技術官、軟體架構師以及任何對應用人工智慧概述及其發展的最新預測感興趣的人創建的。

本課程將語言學家或程序員介紹給Python NLP。在本課程中，我們將主要使用nltk.org（自然語言工具包），但我們也將使用與NLP相關且有用的其他庫。目前我們可以在Python 2.x或Python 3.x中開展本課程。例如英語或普通話（普通話）。如果在預訂前同意，也可以提供其他語言。

TensorFlow ™是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。

SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。

Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示，稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型，用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式，連續Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。

使用串聯，SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。

聽眾

本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。

完成本課程後，代表們將：

• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
• 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄

Deeplearning4j是一個為Java和Scala編寫的開源分佈式深度學習庫。 DL4J與Hadoop和Spark集成，旨在用於分佈式GPU和CPU的業務環境。

Word 2Vec是一種計算由Tomas Mikolov領導的Go ogle研究團隊引入的單詞矢量表示的方法。

聽眾

本課程面向尋求利用Deeplearning4J構建Word 2Vec模型的研究人員，工程師和開發人員。

據估計, 非結構化資料占所有資料的 9 0% 以上, 其中大部分是文本形式的。博客帖子、推特、社交媒體和其他數位出版物不斷增加了這一不斷增長的資料

本講師指導的現場課程的核心是從這些資料中提取見解和意義。利用 R 語言和自然語言處理 (NLP) 庫, 我們將電腦科學、人工智慧和計算語言學的概念和技術結合起來, 以演算法方式理解文本資料背後的含義。資料樣本可根據客戶要求提供各種語言版本.

到本培訓結束時, 學員將能夠準備來自不同來源的資料集 (大小), 然後應用正確的演算法分析和報告其意義

格式

• 部分講座、部分討論、繁重的動手實踐、偶爾的測試來衡量理解