由講師進行實時指導的自然語言處理（NLP）本地培訓課程通過互動討論和動手實操演示了如何從這些數據中提取真知灼見。利用不同的編程語言如Python、R及自然語言處理（NLP）庫，我們的培訓結合了來自計算機科學、人工智能和計算語言學的概念和技術，以幫助學員更好地理解文本數據背後的含義。NLP培訓引導學員逐步學習如何評估和應用正確的算法來分析數據並報告其重要性。
NLP培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行，遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。
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客戶評論
我確實喜歡這些練習。
Office for National Statistics
課程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
培訓師很容易解釋困難和高級話題。
Leszek K
課程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
這是我用過的最好的動手編程課程之一。
Laura Kahn
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
這是我13年職業生涯中最優秀的在線培訓之一。保持偉大的工作！
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
人間識別和電路板壞點檢測
王 春柱 - 中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
演示
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
關於面部區域。
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
最後一天。生成部分
Accenture Inc
課程: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
關於NLG的主題。該團隊最終能夠通過有趣的主題學習新的東西，但這只是在最後一天。除了幻燈片之外，還有更多的動手活動。
Accenture Inc
課程: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
我喜歡它更側重於不同文本摘要方法的方法
課程: Text Summarization with Python
Machine Translated
主題，演講者友好的態度
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
課程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
這是我13年職業生涯中最優秀的在線培訓之一。保持偉大的工作！
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
我喜歡它更側重於不同文本摘要方法的方法
課程: Text Summarization with Python
Machine Translated
Natural Language Processing子類別
NLP課程大綱
課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
21小時
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
- 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
28小時
This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
7小時
This course has been created for managers, solutions architects, innovation officers, CTOs, software architects and anyone who is interested in an overview of applied artificial intelligence and the nearest forecast for its development.
21小時
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。
35小時
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
14小時
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。
21小時
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.
21小時
在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用正確的機器學習和NLP（自然語言處理）技術從基于文本的數據中提取價值。
在本次培訓結束後，參與者將能夠：
- 用高質量、可重用的代碼解決基于文本的數據科學問題
- 運用scikit-learn的不同方面（分類、聚類、回歸、降維）來解決問題
- 使用基于文本的數據建立有效的機器學習模型
- 創建一個數據集並從非結構化文本中提取特征
- 用Matplotlib可視化數據
- 構建和評估模型以獲得洞察力
- 解決文本編碼錯誤
- 開發人員
- 數據科學家
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
自然語言生成（NLG）是指由計算機生成自然語言文本或語音。 在這個有指導性的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python通過從頭開始構建自己的NLG系統來生成高質量的自然語言文本。還將審查案例研究，並將相關概念應用于生成實驗室項目以生成內容。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用NLG爲各行業自動生成內容，從新聞到房地産，再到天氣和體育報道選擇和組織源內容，計劃語句，並准備一個自動生成原始內容的系統了解NLG管道並在每個階段應用正確的技術了解自然語言生成（NLG）系統的體系結構實施最適合的分析和排序算法和模型從公開可用的數據源中提取數據以及策劃數據庫以用作生成文本的材料用計算機生成的自動內容創建來替代手動和費力的書寫過程 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
35小時
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14小時
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14小時
在Python機器學習中，文本摘要功能可以讀取輸入文本並生成文本摘要。這個功能可以從命令行或從Python API / 庫中獲得。一個令人興奮的應用是執行摘要的快速創建；這對在做報告和演講前需要審閱大量文本數據的組織特別有用。
在這一由講師引導的現場培訓中，學員將學習使用Python創建一個簡單的可自動生成輸入文本摘要的應用程序。
在本次培訓結束後，學員將能夠：
- 使用一個命令行工具來總結文本。
- 使用Python庫設計和創建文本摘要代碼。
- 評估三個Python摘要庫：sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17
- 開發人員
- 數據科學家
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28小時
NLP的深度學習使機器學習簡單到複雜的語言處理。當前可能的任務包括語言翻譯和照片的標題生成。 DL（深度學習）是ML（機器學習）的子集。 Python是一種流行的編程語言，包含用于NLP深度學習的庫。 在這個有指導意義的現場培訓中，參與者將學習使用Python庫進行NLP（自然語言處理），因爲他們創建了一個處理一組圖片並生成字幕的應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用Python庫設計和編寫用于NLP的DL 創建讀取大量圖片並生成關鍵字的Python代碼創建Python代碼，從檢測到的關鍵字中生成字幕 聽衆 對語言學感興趣的程序員希望了解NLP（自然語言處理）的程序員 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
21小時
這個基于課堂的培訓課程將結合人工智能和機器人在商業中的應用，探索NLP技術。代表們將使用Python進行基于計算機的示例和案例研究解決練習
21小時
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
- Developers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14小時
這種由講師指導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望使用spaCy處理大量文本以查找模式和獲得見解的開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝並配置spaCy。
- 了解spaCy的Natural Language Processing (NLP) 。
- 從大規模數據源中提取模式並獲取業務洞察。
- 將spaCy庫與現有Web和遺留應用程序集成。
- 將spaCy部署到實時生產環境以預測人類行為。
- 使用spaCy預處理Deep Learning文本
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
- 要了解有關spaCy的更多信息，請訪問：https：//spacy.io/
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
- Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
- Learn how to build text classification systems using TextBlob.
- Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
- Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.
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