NLP with Deeplearning4j培训

此讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望有效利用 Hugging Face 执行 NLP 任务的数据科学家、机器学习从业者以及 NLP 研究人员和爱好者。

到本次培训结束时，参与者将能够：

利用 Hugging Face Transformer 模型，并在特定数据集上对其进行微调。获得独立解决常见 NLP 挑战的能力。有效地创建和共享您的模型演示。简化生产模型的优化。使用 Hugging Face Transformers 解决各种机器学习问题。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望使用TextBlob实现和简化NLP任务的数据科学家和开发人员，例如情感分析，拼写更正，文本分类建模等。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始使用 TextBlob 实现 NLP 任务。
• 了解 TextBlob 的功能、体系结构和优势。
• 了解如何使用 TextBlob 生成文本分类系统。
• 执行常见的 NLP 任务（标记化、WordNet、情感分析、拼写更正等）
• 使用简单的 API 和几行代码执行高级实现。

这种由讲师指导的中国现场培训（现场或远程）面向希望使用基于Apache Spark构建的Spark NLP来开发，实现和扩展自然语言文本处理模型和管道的数据科学家和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Spark NLP 设置必要的开发环境以开始构建 NLP 管道。
• 了解使用 Spark NLP 的功能、架构和优势。
• 使用 Spark NLP 中提供的预训练模型来实现文本处理。
• 了解如何为生产级项目构建、训练和扩展 Spark NLP 模型。
• 对真实用例（临床数据、客户行为洞察等）应用分类、推理和情感分析。

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）现场培训面向希望应用 LLM 来分析和解释来自各种文本来源（如社交媒体帖子、产品评论和客户反馈）的公众情绪的中级数据和营销专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解情绪分析的原理及其使用 LLM 的应用。
• 预处理和准备用于情绪分析的数据集。
• 训练和微调 LLM 以准确反映文本中的情绪。
• 实时分析来自社交媒体和其他文本来源的情绪。
• 将情绪分析结果整合到业务战略和决策流程中。

本课程专为有兴趣从书面英语文本中提取意义的人设计，尽管知识也可以应用于其他人类语言。

该课程将介绍如何使用人类撰写的文本，如博客文章，推文等...

例如，分析师可以设置一种算法，该算法将根据广泛的数据源自动得出结论。

Deeplearning4j是第一个为Java和Scala编写的商业级开源分布式深度学习库。 DL4J与Hadoop和Spark集成，旨在用于分布式GPU和CPU的业务环境。

听众

本课程面向希望在项目中使用Deeplearning4j工程师和开发人员。

完成本课程后，代表们将能够：

本课程是为经理、解决方案架构师、创新官、首席技术官、软件架构师以及任何对应用人工智能概述及其发展的最新预测感兴趣的人创建的。

本课程面向希望在其应用程序中理解和实施人工智能的开发人员和数据科学家。 特别关注数据分析、分布式人工智能和自然语言处理。

ChatBots是通过聊天界面自动模拟人类响应的计算机程序。 ChatBots通过为用户交互提供更简单，更快捷的选项，帮助组织最大限度地提高运营效率。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何在Python构建聊天机器人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解构建聊天机器人的基础知识
• 使用Python构建，测试，部署和排除各种聊天机器人的故障

听众

• 开发商

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

注意

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习使用Python 库进行NLP，因为他们创建了一个处理 一组图片并生成标题的应用程序。 

在培训结束时，参与者将能够：

•  使用 Python 库为 NLP 设计和编写 DL。
• 创建 Python 代码，读取大量图片并生成关键字。
• 创建 Python 代码，用于 从检测到的关键字生成标题。

这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）面向数据科学家、机器学习工程师、NLP 研究人员和 AI 爱好者，他们希望了解 GPT 模型的内部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，并学习如何利用这些模型完成他们的 NLP 任务。

在本次培训结束时，参与者将能够：

了解生成式预训练转换器背后的关键概念和原则。 理解 GPT 模型的架构和训练过程。 利用 GPT-3 执行文本生成、完成和翻译等任务。 探索 GPT-4 的最新进展及其潜在应用。 将 GPT 模型应用于他们自己的 NLP 项目和任务。

这种由讲师指导的现场培训中国（在线或远程）面向希望使用 LLM 执行各种 NLP 任务并为不同目的创建新颖多样内容的中级数据科学家、AI 开发人员和 AI 爱好者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 LLM 和基本工具建立开发环境。
• 使用 LLM 熟练地执行 NLU 和 NLI 任务。
• 有效地提取、推断和利用知识图谱。
• 使用 LLM 为对话应用程序生成和管理对话。
• 评估 LLM 和生成式 AI 生成的内容质量和多样性。
• 应用道德原则，确保公平和负责任地使用法学硕士。

自然语言生成（NLG）是指由计算机生成自然语言文本或语音。 在这个有指导性的现场培训中，参与者将学习如何使用Python通过从头开始构建自己的NLG系统来生成高质量的自然语言文本。还将审查案例研究，并将相关概念应用于生成实验室项目以生成内容。 在培训结束后，参与者将能够： 使用NLG为各行业自动生成内容，从新闻到房地产，再到天气和体育报道选择和组织源内容，计划语句，并准备一个自动生成原始内容的系统了解NLG管道并在每个阶段应用正确的技术了解自然语言生成（NLG）系统的体系结构实施最适合的分析和排序算法和模型从公开可用的数据源中提取数据以及策划数据库以用作生成文本的材料用计算机生成的自动内容创建来替代手动和费力的书写过程 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习

据估计, 非结构化数据占所有数据的 9 0% 以上, 其中大部分是文本形式的。博客帖子、推特、社交媒体和其他数字出版物不断增加了这一不断增长的数据

。

本讲师指导的现场课程的核心是从这些数据中提取见解和意义。利用 R 语言和自然语言处理 (NLP) 库, 我们将计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术结合起来, 以算法方式理解文本数据背后的含义。数据样本可根据客户要求提供各种语言版本.

到本培训结束时, 学员将能够准备来自不同来源的数据集 (大小), 然后应用正确的算法分析和报告其意义

课程

的

格式

• 部分讲座、部分讨论、繁重的动手实践、偶尔的测试来衡量理解