台北現場自然語言處理（NLP）培訓

這種由講師指導的現場培訓在 台北（在線或現場）面向高級 AI 研究人員和政策制定者，他們希望探索 AI 開發的道德影響，並學習如何在構建 AI 解決方案時應用道德準則 LangChain。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 用 LangChain 識別 AI 開發中的關鍵道德問題。
• 瞭解 AI 對社會和決策過程的影響。
• 制定構建公平透明的 AI 系統的策略。
• 在基於 LangChain 的專案中實施合乎道德的 AI 準則。

這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望利用 LangChain 創建直觀且使用者友好的 Web 應用程式的中級 Web 開發人員和 UX 設計人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LangChain 的基本概念及其在增強 Web 用戶體驗中的作用。
• 在 Web 應用程式中實現 LangChain 以建立動態和回應式介面。
• 將 API 整合到 Web 應用程式中，以提高交互性和用戶參與度。
• 使用 LangChain 的高級自定義功能優化用戶體驗。
• 分析使用者行為數據以微調 Web 應用程式性能和體驗。

這種由 講師指導的 台北 現場現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解如何使用 LangChain 和 API 自動執行重複性任務和工作流的初級業務分析師和自動化工程師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解與 LangChain 集成的 API 的基礎知識。
• 使用 LangChain 和 Python 自動執行重複的工作流程。
• 利用 LangChain 連接各種 API 以實現高效的業務流程。
• 使用 API 和 LangChain 的自動化功能創建和自動化自定義工作流程。

CANN SDK（Neural Networks 的计算架构）为计算机视觉和自然语言处理（NLP）中的实时AI应用提供了强大的部署和优化工具，特别是在Huawei Ascend硬件上。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级AI从业者，旨在帮助他们使用CANN SDK构建、部署和优化视觉与语言模型，以应对实际生产用例。

培训结束后，学员将能够：

• 使用CANN和AscendCL部署和优化CV与NLP模型。
• 使用CANN工具转换模型并将其集成到实时管道中。
• 优化检测、分类和情感分析等任务的推理性能。
• 为边缘或云端部署场景构建实时CV/NLP管道。

课程形式

• 互动讲座与演示。
• 动手实验：模型部署与性能分析。
• 使用真实CV和NLP用例设计实时管道。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

這是由講師指導的台北（線上或線下）培訓，針對中級水平的公共部門專業人士，旨在通過更先進的AI互動，使用Gemini生成高質量內容、協助研究並提高生產力。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 為特定用例製作更有效和量身定制的提示。
• 使用Gemini生成原創和創意的內容。
• 精確地總結和比較複雜的信息。
• 使用Gemini進行頭腦風暴、計劃和高效組織想法。

這種講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 LangChain 來增強其數據分析和可視化能力的中級數據專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 LangChain 自動檢索和清理數據。
• 使用 Python 和 LangChain 進行高級數據分析。
• 使用 Matplotlib 和其他與 LangChain 集成的 Python 庫創建可視化。
• 利用 LangChain 從數據分析中生成自然語言洞察。

通过本次培训，参与者将能够：

本次由讲师指导的台北（线上或线下）培训，面向希望使用Python在Google Colab中应用NLP技术的中级数据科学家和开发人员。

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 为NLP任务预处理和清理文本数据。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab处理文本数据，实现可扩展和协作的开发。

這項在台北（線上或現場）進行的由講師主導的現場培訓，旨在幫助中級研究人員、分析師和知識工作者利用Claude AI處理大量數據、綜合信息和自動化研究任務。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 利用Claude AI進行文獻回顧和研究綜合。
• 總結報告、研究論文和長格式文檔。
• 從結構化和非結構化數據中提取關鍵洞察和趨勢。
• 將Claude AI集成到研究和知識管理工作流程中。

這種由 講師指導的 台北 現場現場培訓（在線或現場）面向高級數據工程師和 DevOps 專業人員，他們希望通過將 LangChain 的功能與各種雲服務集成來利用 LangChain 的功能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 與 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要雲平臺集成 LangChain。
• 利用基於雲的 API 和服務來增強 LangChain 驅動的應用程式。
• 擴展對話代理並將其部署到雲中，以實現即時交互。
• 在雲環境中實施監控和安全最佳實踐。

這種由 講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望加深對對話代理的理解並將 LangChain 應用於實際用例的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LangChain 的基礎知識及其在構建對話代理中的應用。
• 使用 LangChain 開發和部署對話代理。
• 將對話代理與 API 和外部服務整合。
• 應用 Natural Language Processing (NLP) 技術來提高對話代理的性能。

這門由教師主導的現場培訓課程面向初學者到中級內容創作者、編輯和營銷人員，旨在教他們利用 Claude AI 進行內容生成、編輯和總結，以增強博客、報告和營銷材料。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Claude AI 進行內容頭腦風暴和想法擴展。
• 通過 AI 助理編輯和校對來增強寫作。
• 為長格式內容和報告生成總結。
• 為不同平台自動化營銷副本創建。

這種由 講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望專注於 NLU 尖端深度學習技術的高級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 NLU 和 NLP 模型之間的主要區別。
• 將高級深度學習技術應用於 NLU 任務。
• 探索 Transformer 和 Attention 機制等深層架構。
• 利用 NLU 的未來趨勢來構建複雜的 AI 系統。

這項由講師指導的台北（線上或線下）培訓，針對希望微調和自訂Ollama上的AI模型以提升性能和特定領域應用的高級專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
• 準備用於監督式微調和強化學習的數據集。
• 優化AI模型的性能、準確性和效率。
• 在生產環境中部署自訂模型。
• 評估模型改進並確保其穩健性。

這種以講師為主導的台北（在線或現場）現場培訓面向希望使用 Google Gemini AI 在各個行業更直觀地執行複雜數據分析任務的初級到中級數據分析師和業務專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
• 將各種數據源連接到 Gemini AI。
• 使用自然語言查詢瀏覽數據。
• 分析數據模式並得出見解。
• 創建引人入勝的數據可視化。
• 有效地傳達數據驅動的見解。

這種以講師為主導的現場培訓台北（在線或現場）面向高級機器學習工程師和 AI 研究人員，他們希望使用功能強大且環保的小型語言模型開發節能 AI 解決方案。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解人工智慧對能源消耗和環境的影響。
• 應用模型壓縮和優化技術來減少 AI 模型的大小和能耗。
• 利用高能效的硬體和軟體框架進行 AI 部署。
• 實施可持續人工智慧發展的最佳實踐。
• 宣導並促進人工智慧行業的可持續實踐。

這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望獲得使用 NLG 自動進行文本摘要和內容生成的實踐技能的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 NLG 用於文本摘要和內容生成的核心原則。
• 實施 NLG 模型來匯總大型文檔和文章。
• 利用 GPT 等預先訓練的 NLG 模型創建內容。
• 應用高級技術來微調 NLG 模型以執行特定內容生成任務。

這種以講師為主導的><loc（在線或現場）實時培訓面向希望在不編寫大量代碼的情況下使用 AI 自動化任務和流程的所有技能水準的開發人員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 n8n 的可視化程式設計介面設計和實現複雜的工作流程。
• 使用 LangChain 將 AI 功能整合到工作流中。
• 為各種用例構建自定義聊天機器人和虛擬助手。
• 使用 AI 代理執行高級數據分析和處理。

這種由 講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望探索 NLU 和語義理解前沿技術的高級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解語義理解和情境化 AI 的原則。
• 使用最先進的模型，如 transformer 和預先訓練的語言模型。
• 實施 NLU 技術以提高 AI 語言理解能力。
• 開發利用語義分析和情境化 AI 的應用程式。

這是一個由講師指導的線上或線下培訓，針對希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流程的高級專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
• 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
• 在保持數據隱私的同時，優化AI性能。
• 利用本地AI功能自動化業務流程。
• 確保符合企業安全與治理政策。

這個面向希望將Claude AI集成到他們的應用程序中、構建AI驅動的聊天機器人以及通過AI驅動的自動化來增強軟件功能的中級軟件開發人員和AI工程師的台北（在線或現場） Instructor-led, live training (online or onsite)。

在這次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Claude AI API將AI集成到應用程序中。
• 開發AI驅動的聊天機器人和虛擬助手。
• 利用AI驅動的自動化和NLP增強應用程序。
• 對不同的用例優化和微調Claude AI模型。

這種以講師為主導的台北（在線或現場）現場培訓面向希望利用 Google Gemini AI 來提高其內容品質和效率的中級內容創作者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
• 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
• 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
• 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
• 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。

這種由 講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握用於聊天機器人和虛擬助手應用程式的 AI 驅動型 NLG 技術的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解對話式 AI 的 NLG 的核心原則。
• 利用深度學習技術增強聊天機器人對話生成。
• 將 GPT-3 等最先進的 NLG 模型整合到聊天機器人框架中。
• 應用情境化 AI 來提高對話的連貫性和流暢性。

這種由講師指導的 台北（在線或現場）實時培訓面向中級數據科學家、機器學習和 AI 研究人員，他們希望使用小型語言模型創建引人入勝且高效的 AI 驅動的對話體驗。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解對話式 AI 的基礎知識和 SLM 的作用。
• 設計和實現以使用者為中心的 AI 交互。
• 開發和訓練用於互動式應用程式的 SLM。
• 使用適當的指標評估和提高人機通信的有效性。
• 在實際場景中部署可擴展且符合道德規範的 AI 驅動的對話介面。

這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望提高使用高級 NLG 方法生成高品質、類似人類文本的技能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解生成自然語言文本的高級技術。
• 為 NLG 實施和微調基於 transformer 的模型。
• 優化 NLG 輸出的流暢性、連貫性和相關性。
• 使用自動化和人工指標評估生成文本的品質。

這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望加深現代 NLU 技術專業知識的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 為 AI 系統實施高級 NLU 技術。
• 利用深度學習模型進行語義理解。
• 在複雜應用程式中執行意圖識別和分類。
• 利用最先進的工具（如 Hugging Face Transformers）執行 NLU 任務。

這門由講師主導的現場培訓在台北（在線或現場）旨在幫助有志於將Claude AI整合到日常工作流程中以提高效率和自動化的初級專業人員。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 利用Claude AI來自動化重複性任務和精簡工作流程。
• 利用人工智慧驅動的自動化技術提高個人和團隊的生產力。
• 將Claude AI與現有的商業工具和平台整合。
• 優化AI驅動的決策制定和任務管理。

這是一場由講師指導的現場培訓，地點在台北（線上或現場），適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Ollama設置和部署LLM。
• 優化AI模型以提升性能和效率。
• 利用GPU加速提升推理速度。
• 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
• 監控和維護AI模型的長期性能。

這種以講師為主導的台北（在線或現場）現場培訓面向希望在客戶服務運營中實施 Go ogle Gemini AI 的中級客戶服務專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
• 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
• 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
• 制定 AI 驅動的策略，用於即時客戶反饋分析。
• 探索高級功能，打造無縫的客戶服務體驗。

這種以講師為主導的台北（在線或現場）現場培訓面向希望學習LangChain核心概念和架構並獲得構建AI驅動應用程式的實用技能的初級到中級開發人員和軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 掌握LangChain的基本原理。
• 設置和配置LangChain環境。
• 了解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 （LLM） 互動。
• 使用LangChain開發簡單的應用程式。

這種由講師指導的現場培訓台北（在線或遠端）面向希望使用 LLM 執行各種 NLP 任務併為不同目的創建新穎多樣內容的中級數據科學家、AI 開發人員和 AI 愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 LLM 和基本工具建立開發環境。
• 使用 LLM 熟練地執行 NLU 和 NLI 任務。
• 有效地提取、推斷和利用知識圖譜。
• 使用 LLM 為對話應用程式生成和管理對話。
• 評估 LLM 和生成式 AI 生成的內容品質和多樣性。
• 應用道德原則，確保公平和負責任地使用法學碩士。

這種以講師為主導的 台北（在線或遠端）實時培訓面向希望創建和應用為特定領域（如法律、醫學和技術領域）量身定製的小型語言模型的中級數據科學家和機器學習工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解特定領域語言模型的重要性和應用。
• 整理和預處理用於模型訓練的專用數據集。
• 為特定於領域的應用程式訓練和微調語言模型。
• 使用領域相關指標對模型進行評估和基準測試。
• 在實際場景中部署特定於領域的語言模型。

這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
• 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
• 優化超參數以提高模型性能。
• 在實際場景中評估和部署微調的模型。

這種以講師為主導的台北（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Google Gemini AI 將 AI 功能整合到其應用程式中的初級到中級開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解大型語言模型的基礎知識。
• 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
• 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
• 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
• 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向數據科學家、機器學習工程師、NLP 研究人員和 AI 愛好者，他們希望瞭解 GPT 模型的內部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，並學習如何利用這些模型完成他們的 NLP 任務。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解生成式預訓練轉換器背後的關鍵概念和原則。
• 理解GPT模型的架構和訓練過程。
• 利用 GPT-3 完成文字生成、完成和翻譯等任務。
• 探索 GPT-4 的最新進展及其潛在應用。
• 將 GPT 模型應用於他們自己的 NLP 專案和任務。

這項由講師主持的現場培訓（在線或現場）旨在幫助希望了解Claude AI的基本原理並利用它進行商業應用的初級商業專業人士、客戶支持團隊和技術愛好者。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Claude AI的能力和用例。
• 有效地設置和與Claude AI互動。
• 利用對話式AI自動化業務工作流程。
• 利用AI驅動的解決方案提升客戶互動和支持。

這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望學習 NLG 基礎知識及其在 AI 和內容生成中的作用的初級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解自然語言生成的基本概念。
• 探索 NLG 在各個行業的應用。
• 瞭解使用 AI 生成類人文本的基本技術。
• 使用 Python 個庫和模型生成文字。

這種由講師指導的台北（在線或現場）現場培訓面向希望使用LangChain框架構建AI驅動的應用程式的中級開發人員和軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
• 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 （LLM） 集成。
• 使用 LangChain 構建模組化 AI 應用程式。
• 排查LangChain應用程式中的常見問題。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或現場）面向希望學習 NLU 基礎知識以及它如何融入更大的 NLP 領域的初級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Natural Language Understanding (NLU) 的基本概念。
• 區分 NLU 和 NLP。
• 探索語言解釋和上下文理解的基本技術。
• 將 NLU 技術應用於簡單的文字處理任務。

本課程為講師指導的台北（線上或線下）培訓，旨在幫助初級專業人士安裝、配置並使用Ollama在本地機器上運行AI模型。

培訓結束後，學員將能夠：

• 了解Ollama的基本原理及其功能。
• 設置Ollama以運行本地AI模型。
• 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
• 優化AI工作負載的性能和資源使用。
• 探索本地AI部署在各行業中的應用案例。

這種以講師為主導的 台北（在線或現場）實時培訓面向希望在各種應用程式中實施和利用小型語言模型的初級到中級數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解小型語言模型的體系結構和功能。
• 為文本生成和情緒分析等任務實施 SLM。
• 針對特定用例優化和微調 SLM。
• 在資源受限的環境中部署 SLM。
• 評估和解釋 SLM 在實際場景中的性能。

據估計，非結構化數據佔所有數據的 90% 以上，其中大部分是文本形式。博客文章、推文、社交媒體和其他數位出版物不斷添加到這個不斷增長的數據主體中。

這個由講師指導的現場課程圍繞著從這些數據中提取見解和意義。利用 R Language 和 Natural Language Processing (NLP) 庫，我們結合了計算機科學、人工智慧和計算語言學的概念和技術，從演算法上理解文本數據背後的含義。根據客戶要求提供各種語言的數據樣本。

在培訓結束時，參與者將能夠準備來自不同來源的數據集（大小），然後應用正確的演算法來分析和報告其重要性。

課程形式

• 部分講課，部分討論，大量的實踐練習，偶爾的測試以衡量理解

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。

人工智慧是一組技術，用於構建智慧系統，能夠理解數據和圍繞數據的活動，以做出“智能決策”。對於 Telecom 提供商來說，構建利用 AI 的應用程式和服務可以為改進維護和網路優化等領域的運營和服務打開大門。

在本課程中，我們將研究構成 AI 的各種技術以及使用它們所需的技能集。在整個課程中，我們將研究人工智慧在 Telecom 行業中的具體應用。

觀眾

• 網路工程師
• 網路運營人員
• Telecom 技術經理

課程形式

• 部分講座，部分討論，實踐練習

本課程面向希望在其應用程式中理解和實施人工智慧的開發人員和數據科學家。特別關注數據分析、分散式人工智慧和自然語言處理。

聊天機器人是一種通過聊天界面自動模擬人類回應的電腦程式。聊天機器人幫助組織通過提供更簡單和快速的用戶互動選項來最大化其運營效率。

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

• 開發人員

課程形式

• 部分講授、部分討論、練習和大量的實際操作

注意

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

在這個由講師指導的台北現場培訓中，參與者將學習使用Python 庫進行NLP，因為他們創建了一個處理 一組圖片並生成標題的應用程式。 

在培訓結束時，參與者將能夠：

•  使用 Python 庫為 NLP 設計和編寫 DL。
• 創建 Python 代碼，讀取大量圖片並生成關鍵字。
• 創建 Python 代碼，用於 從檢測到的關鍵字生成標題。

在這場由講師指導的台北線下培訓中，參與者將學習如何使用Python從頭開始構建自己的NLG系統，以生成高質量的自然語言文本。培訓還將探討案例研究，並將相關概念應用於生成內容的實驗室項目中。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用NLG自動生成各種行業的內容，從新聞、房地產到天氣和體育報導。
• 選擇和組織源內容，規劃句子，並準備系統以自動生成原創內容。
• 了解NLG流程，並在每個階段應用適當的技術。
• 了解Natural Language Generation (NLG)系統的架構。
• 實施最適合的分析和排序算法與模型。
• 從公開的數據源和策劃的數據庫中提取數據，作為生成文本的材料。
• 用計算機生成的自動化內容創建取代手動且繁瑣的寫作過程。

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。
• 理解spaCy的Natural Language Processing (NLP)方法。
• 從大規模數據源中提取模式並獲得商業見解。
• 將spaCy庫與現有的網絡和遺留應用程序集成。
• 將spaCy部署到實際生產環境中以預測人類行為。
• 使用spaCy對Deep Learning進行文本預處理。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

課程自定義選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。
• 要了解更多關於spaCy的信息，請訪問：https://spacy.io/

在Python Machine Learning中，文本摘要功能能夠讀取輸入文本並生成文本摘要。此功能可通過命令行或Python API/庫使用。一個令人興奮的應用是快速創建執行摘要；這對於需要在生成報告和演示文稿之前審查大量文本數據的組織特別有用。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python創建一個自動生成輸入文本摘要的簡單應用程序。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用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、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

觀眾

• 開發人員
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

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