自然語言處理(NLP)培訓

自然語言處理(NLP)培訓

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

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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
7小時
概觀
本課程是為管理人員,解決方案架構師,創新人員,CTO,軟件架構師以及對應用人工智能概述及其最近發展預測感興趣的人員而創建的。
21小時
概觀
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
概觀
ChatBots是通過聊天界面自動模擬人類響應的計算機程序。 ChatBots通過為用戶交互提供更簡單,更快捷的選項,幫助組織最大限度地提高運營效率。

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。
28小時
概觀
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
概觀
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
21小時
概觀
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。
21小時
概觀
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

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
21小時
概觀
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
14小時
概觀
Apache OpenNLP庫是用于處理自然語言文本的基于機器學習的工具包。它支持最常見的NLP任務,例如語言檢測,標記,句子分段,部分語音標記,命名實體提取,分塊,解析和共參考解析。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何創建使用OpenNLP處理基于文本的數據的模型。樣本培訓數據以及定制數據集將作爲實驗練習的基礎。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝和配置OpenNLP 下載現有模型並創建自己的模型在各種樣本數據上訓練模型將OpenNLP與現有的Java應用程序集成 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
21小時
概觀
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

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
35小時
概觀
在培訓結束時,代表們應該充分配備必要的python概念,並且應該能夠充分利用NLTK來實現大多數基於NLP和ML的操作。培訓的目的不僅是提供執行知識,還提供其中技術的邏輯和操作知識。
28小時
概觀
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。
14小時
概觀
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

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/
14小時
概觀
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

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
35小時
概觀
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
概觀
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。
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