En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) dirigidos por un instructor demuestran a través de la discusión interactiva y la práctica cómo extraer ideas y significado de estos datos. Utilizando diferentes lenguajes de programación como Python y R y bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), nuestras capacitaciones combinan conceptos y técnicas de informática, inteligencia artificial y lingüística computacional para ayudar a los participantes a comprender el significado detrás de los datos de texto. Los entrenamientos de PNL guían a los participantes paso a paso a través del proceso de evaluación y aplicación de los algoritmos correctos para analizar datos e informar sobre su importancia.
La capacitación en PNL está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Arizona o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Arizona.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
AR, Little Rock - Regions Center
10800 Financial Centre Pkway #125, Little Rock, united states, 72211
Disfruta de un espacio de trabajo profesional y moderno en la oficina del Regions Center en 400 West Capitol Avenue, en el co...
Disfruta de un espacio de trabajo profesional y moderno en la oficina del Regions Center en 400 West Capitol Avenue, en el corazón del centro de Little Rock. El centro está idealmente ubicado fuera de South Broadway, con acceso rápido a la I-630 y al Aeropuerto Nacional Bill y Hillary Clinton. La torre cuenta con una variedad de comodidades en el lugar, incluyendo un banco, una tienda de regalos, una farmacia y más para tu conveniencia. Nuestros clientes pueden disfrutar de comida americana clásica en la cafetería Franke's en el lugar o del entretenimiento social en el Little Rock Club en el piso ático.
AZ, Phoenix - Central Ave Suite 1400
40 North Central Ave, Suite 1400, Pheonix, united states, 85004
El centro está convenientemente ubicado en el centro de Phoenix y a poca distancia a pie de numerosos restaurantes, tiendas ...
El centro está convenientemente ubicado en el centro de Phoenix y a poca distancia a pie de numerosos restaurantes, tiendas y negocios. A solo unos minutos del Metro Light Rail y a 15 minutos en coche del Aeropuerto Internacional de Phoenix Sky Harbor.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLM para analizar e interpretar el sentimiento público de varias fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLM.
Preprocese y prepare conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
Entrene y ajuste los LLM para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
Analice el sentimiento en tiempo real de las redes sociales y otras fuentes de texto.
Integre los resultados del análisis de sentimientos en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de NLP y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Establecer un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
Realice de manera experta tareas de NLU y NLI con LLM.
Extraiga, infiera y utilice gráficos de conocimiento de manera efectiva.
Genere y gestione diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
Evalúe la calidad y la diversidad del contenido generado por los LLM y la IA generativa.
Aplicar principios éticos, garantizando la equidad y el uso responsable de los LLM.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de PNL y entusiastas de la IA que desean comprender el funcionamiento interno de los modelos GPT, explorar las capacidades de GPT-3 y GPT-4, y aprender cómo aprovechar estos modelos para sus tareas de PNL.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos y principios clave detrás de los transformadores generativos preentrenados.
Comprender la arquitectura y el proceso de entrenamiento de los modelos GPT.
Utilice GPT-3 para tareas como la generación, finalización y traducción de texto.
Explore los últimos avances en GPT-4 y sus posibles aplicaciones.
Aplicar modelos GPT a sus propios proyectos y tareas de PNL.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos, profesionales de aprendizaje automático e investigadores y entusiastas de PNL que desean utilizar Hugging Face para tareas de PNL de manera efectiva.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Utilice un modelo de transformador Hugging Face y ajústelo en un conjunto de datos específico. Obtenga la capacidad de abordar de forma independiente los desafíos comunes de la PNL. Cree y comparta sus demostraciones de modelos de manera efectiva. Agilice la optimización de sus modelos para la producción. Emplee Hugging Face Transformers para resolver una amplia gama de problemas de aprendizaje automático.
Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos.
Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.
Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado.
Audiencia
Lingüistas y programadores
Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
Este curso introduce a los lingüistas o programadores a la PNL en Python. Durante este curso utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.x o Python 3.x. Los ejemplos son en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden ponerse a disposición si se acuerda antes de reservar.
Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos.
SyntaxNet es una estructura de procesamiento de lenguaje natural de la red neuronal para TensorFlow.
Word2Vec se utiliza para el aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras, llamadas "embeddings palabra". Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para aprender las incorporaciones de palabras a partir de texto en bruto. Viene en dos sabores, el modelo continuo de la bolsa-de-palabras (CBOW) y el modelo de Skip-Gram (capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov y otros).
Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permite a los usuarios generar modelos de incorporación aprendida de entrada de lenguaje natural.
Audiencia
Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow.
Después de completar este curso, los delegados:
Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración,
ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
Deeplearning4j es una biblioteca de código abierto y de aprendizaje profundo escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPUs y CPU distribuidas.
Word2Vec es un método de computación de representaciones vectoriales de palabras introducidas por un equipo de investigadores de Google liderado por Tomas Mikolov.
Audiencia
Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec.
La generación de lenguaje natural (NLG) se refiere a la producción de texto o discurso en lenguaje natural por una computadora.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos.
Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original
Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa
Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG)
Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos
Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado
Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado y generado por computadora
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Al final de la capacitación, se espera que los delegados estén suficientemente equipados con los conceptos esenciales de python y que sean capaces de utilizar NLTK de manera suficiente para implementar la mayoría de las operaciones basadas en ML y PNL. La capacitación tiene como objetivo proporcionar no solo un conocimiento de ejecución sino también el conocimiento lógico y operativo de la tecnología que contiene.
La biblioteca OpenNLP de Apache es un kit de herramientas basado en el aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural. Es compatible con las tareas NLP más comunes, como detección de lenguaje, tokenización, segmentación de oraciones, etiquetado de voz parcial, extracción de entidad nombrada, fragmentación, análisis sintáctico y resolución de correferencia.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear modelos para procesar datos basados en texto usando OpenNLP. Los datos de entrenamiento de muestra y los conjuntos de datos personalizados se usarán como base para los ejercicios de laboratorio.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Instalar y configurar OpenNLP
Descargue modelos existentes y cree sus propios
Entrene a los modelos en varios conjuntos de datos de muestra
Integra OpenNLP con aplicaciones Java existentes
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En Python Machine Learning, la característica de resumen de texto puede leer el texto de entrada y producir un resumen de texto. Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API / biblioteca de Python. Una aplicación interesante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para las organizaciones que necesitan revisar grandes cantidades de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen del texto de entrada.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Use una herramienta de línea de comandos que resuma texto.
Diseña y crea un código de resumen de texto usando las bibliotecas de Python.
Evalúe tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona, los participantes aprenderán a usar Python bibliotecas para NLP a medida que crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Diseñe y codifique DL para NLP usando bibliotecas Python.
Cree Python código que lea una colección sustancialmente grande de imágenes y genere palabras clave.
Cree Python Código que genere subtítulos a partir de las palabras clave detectadas.
Esta sesión de capacitación basada en el aula explorará las técnicas de PNL junto con la aplicación de inteligencia artificial y robótica en los negocios. Los delegados realizarán ejemplos basados en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio usando Python
ChatBots son programas de computadora que simulan automáticamente las respuestas humanas a través de las interfaces de chat. ChatBots ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para sus interacciones con los usuarios.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir chatbots en Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprenda los fundamentos de la construcción de chatbots
Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de varios chatbots utilizando Python
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean usar spaCy para procesar grandes volúmenes de texto para encontrar patrones y obtener información. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Instalar y configurar spaCy.
Comprender el enfoque de spaCy para el Natural Language Processing (NLP) .
Extraiga patrones y obtenga información comercial de fuentes de datos a gran escala.
Integre la biblioteca spaCy con las aplicaciones web y heredadas existentes.
Implemente espacios para entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano.
Use spaCy para preprocesar texto para Deep Learning
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Para obtener más información sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
Este curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer significado del texto escrito en inglés, aunque el conocimiento se puede aplicar a otros lenguajes humanos.
El curso cubrirá cómo hacer uso de textos escritos por humanos, como blogs, tweets, etc ...
Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automática basada en una fuente de datos extensa.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar Spark NLP, construido sobre Apache Spark, para desarrollar, implementar y escalar modelos y canalizaciones de procesamiento de texto en lenguaje natural.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear canalizaciones de NLP con Spark NLP.
Comprender las características, la arquitectura y los beneficios del uso de Spark NLP.
Utilice los modelos previamente entrenados disponibles en Spark NLP para implementar el procesamiento de texto.
Aprenda a crear, entrenar y escalar modelos Spark NLP para proyectos de producción.
Aplique la clasificación, la inferencia y el análisis de sentimientos en casos de uso del mundo real (datos clínicos, información sobre el comportamiento de los clientes, etc.).
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Arizona (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar TextBlob para implementar y simplificar tareas de NLP, como análisis de sentimientos, correcciones ortográficas, modelado de clasificación de texto, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a implementar tareas de NLP con TextBlob.
Comprenda las características, la arquitectura y las ventajas de TextBlob.
Aprenda a crear sistemas de clasificación de texto con TextBlob.
Realizar tareas comunes de NLP (Tokenización, WordNet, Análisis de sentimientos, Corrección ortográfica, etc.)
Ejecute implementaciones avanzadas con API simples y unas pocas líneas de código.
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