Natural Language Processing (NLP) with Google Colab 培训
Natural Language Processing (NLP) 是 AI 的一个关键领域,专注于电脑与人类语言之间的交互。本课程将向参与者介绍使用 Google Colab 的 NLP 技术,涵盖文本预处理、情感分析等重要概念,以及将 NLTK 和 SpaCy 等流行库应用于实际任务。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望在 Google Colab 中使用 Python 应用 NLP 技术的中级数据科学家和开发人员。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解自然语言处理的核心概念。
- 预处理和清理 NLP 任务的文字数据。
- 使用 NLTK 和 SpaCy 库执行情感分析。
- 使用 Google Colab 处理文本数据,以实现可扩展的协作式开发。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
NLP 简介
- 什么是自然语言处理?
- NLP 在现代 AI 应用中的重要性
- 适用于 NLP 的常用库:NLTK、SpaCy 和 Hugging Face
文本预处理技术
- 标记化和停用词删除
- 词干提取和词形还原
- 文本规范化技术
Sentiment Analysis
- 情绪分析简介
- 使用 NLTK 执行情感分析
- 使用 SpaCy 进行高级情感分析
高级 NLP 技术
- 命名实体识别 (NER)
- 文本分类
- 使用预先训练的模型进行语言建模
使用 Google Colab
- Google Colab 环境简介
- 在 Colab 中设置和管理 NLP 专案
- 在 Colab 中协作处理 NLP 任务
NLP 的实际应用
- 医疗保健、金融和客户支援领域的 NLP
- 将 NLP 用于聊天机器人和虚拟助手
- NLP 研究的未来趋势
总结和后续步骤
要求
- 对自然语言处理概念的基本理解
- 熟悉 Python 程式设计
- 具有 Jupyter Notebook 或类似环境的经验
观众
- 数据科学家
- 具有以下经验的开发人员 Python
- AI 爱好者
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- 了解生成自然语言文本的高级技术。
- 为 NLG 实施和微调基于 transformer 的模型。
- 优化 NLG 输出的流畅性、连贯性和相关性。
- 使用自动化和人工指标评估生成文本的品质。
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- 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
- 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
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- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
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- 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
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- 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。
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- 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
- 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
- 扩展对话代理并将其部署到云中,以实现即时交互。
- 在云环境中实施监控和安全最佳实践。
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14 小时这种讲师指导的 中国 现场培训(在线或现场)面向希望使用 LangChain 来增强其数据分析和可视化能力的中级数据专业人员。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
- 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
- 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
- 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 掌握LangChain的基本原理。
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在本课程结束时,学员将能够:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。