本地的，有指導性的現場自然語言過程（NLP）培訓課程通過交互式討論和實踐練習，展示如何從這些數據中提取見解和含義。利用不同的編程語言，如Python和R以及自然語言處理（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，幫助參與者理解文本數據背後的含義。 NLP培訓通過評估和應用正確的算法來分析數據並報告其重要性，從而讓參與者逐步完成步驟。 NLP培訓可作為“現場實況培訓”或“遠程實時培訓”。現場實地培訓可在當地客戶所在地進行台灣或者在NobleProg公司的培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg您當地的培訓提供商。
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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
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培訓師很容易解釋困難和高級話題。
Leszek K
課程: Artificial Intelligence Overview
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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
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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
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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)
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演示
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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關於面部區域。
中移物联网
課程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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最後一天。生成部分
Accenture Inc
課程: Python for Natural Language Generation
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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
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我喜歡它更側重於不同文本摘要方法的方法
課程: 用Python進行文本摘要
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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
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我喜歡它更側重於不同文本摘要方法的方法
課程: 用Python進行文本摘要
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Natural Language Processing子類別
NLP課程大綱
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何在Python構建聊天機器人。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解構建聊天機器人的基礎知識
- 使用Python構建，測試，部署和排除各種聊天機器人的故障
聽眾
- 開發商
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
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。
。
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
課程 的
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
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
受衆
- 開發人員
- 數據科學家
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
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
課程格式
- 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。
課程自定義選項
- 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/
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
受衆
- 開發人員
- 數據科學家
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
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
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。
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