自然语言处理(NLP)培训课程

自然语言处理(NLP)培训课程

由讲师进行实时指导的自然语言处理(NLP)本地培训课程通过互动讨论和动手实操演示了如何从这些数据中提取真知灼见。利用不同的编程语言如Python、R及自然语言处理(NLP)库,我们的培训结合了来自计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术,以帮助学员更好地理解文本数据背后的含义。NLP培训引导学员逐步学习如何评估和应用正确的算法来分析数据并报告其重要性。

NLP培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行,远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。

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NLP (Natural Language Processing)子类别

Natural Language Processing课程大纲

课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
21小时
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
28小时
本课程将语言学家或编程师介绍到NLP在0。 在本课程中,我们将主要使用nltk.org(自然语言工具套件),但我们还将使用其他相关和有用的NLP图书馆。 目前,我们可以在 Python 2.x 或 Python 3.x 中进行此课程。 例子是英语或曼达林语(普通话)。 其他语言也可以在预订前达成协议。
7小时
该课程是为管理人员,解决方案架构师,创新官员,CTO,软件架构师和任何有兴趣的应用人工智能的概述和其发展最接近的预测创造的。
21小时
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。
35小时
TensorFlow™ 是使用数据流图表进行数字计算的开源软件图书馆。

SyntaxNet 是一种神经网络的自然语言处理框架。

Word2Vec 用于学习 vector 表达词,称为 "word embeddings"。 Word2vec 是一个特别计算效率预测模型,用于从原始文本中学习字体内置。 它分为两种品味,即CBOW(Continuous Bag-of-0)模型和Skip-Gram模型(Mikolov et al.第3.1和第3.2章)。) )

SyntaxNet 和 Word2Vec 在同步中使用,允许用户从自然语言输入中创建学习嵌入式模型。

观众

该课程针对开发人员和工程师,他们打算在他们的图表中与SintaxNet和 Word2Vec模型合作。

完成此课程后,代表将:

理解 TensorFlow’的结构和部署机制 能够执行安装 / 生产环境 / 建筑任务和配置 能够评估代码质量,进行解体,监测 能够实施先进的生产,如培训模型、包装条款、构建图表和登记
14小时
Deeplearning4j是一个为Java和Scala编写的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。

Word 2Vec是一种计算由Tomas Mikolov领导的Go ogle研究团队引入的单词矢量表示的方法。

听众

本课程面向寻求利用Deeplearning4J构建Word 2Vec模型的研究人员,工程师和开发人员。
21小时
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小时
在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何使用正确的机器学习和NLP(自然语言处理)技术从基于文本的数据中提取价值。

在本次培训结束后,参与者将能够:

- 用高质量、可重用的代码解决基于文本的数据科学问题
- 运用scikit-learn的不同方面(分类、聚类、回归、降维)来解决问题
- 使用基于文本的数据建立有效的机器学习模型
- 创建一个数据集并从非结构化文本中提取特征
- 用Matplotlib可视化数据
- 构建和评估模型以获得洞察力
- 解决文本编码错误

受众

- 开发人员
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
21小时
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
35小时
培训结束后,代表预计将充分配备基本的Python概念,并将能够充分利用(0)实现大多数基于NLP和ML的操作。 培训的目的是提供不仅执行知识,而且技术的逻辑和操作知识。
14小时
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14小时
在Python机器学习中,文本摘要功能可以读取输入文本并生成文本摘要。这个功能可以从命令行或从Python API / 库中获得。一个令人兴奋的应用是执行摘要的快速创建;这对在做报告和演讲前需要审阅大量文本数据的组织特别有用。

在这一由讲师引导的现场培训中,学员将学习使用Python创建一个简单的可自动生成输入文本摘要的应用程序。

在本次培训结束后,学员将能够:

- 使用一个命令行工具来总结文本。
- 使用Python库设计和创建文本摘要代码。
- 评估三个Python摘要库:sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17

受众

- 开发人员
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
28小时
NLP的深度学习使机器学习简单到复杂的语言处理。当前可能的任务包括语言翻译和照片的标题生成。 DL(深度学习)是ML(机器学习)的子集。 Python是一种流行的编程语言,包含用于NLP深度学习的库。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习使用Python库进行NLP(自然语言处理),因为他们创建了一个处理一组图片并生成字幕的应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用Python库设计和编写用于NLP的DL 创建读取大量图片并生成关键字的Python代码创建Python代码,从检测到的关键字中生成字幕 听众 对语言学感兴趣的程序员希望了解NLP(自然语言处理)的程序员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21小时
这个基于课堂的培训课程将结合人工智能和机器人在商业中的应用,探索NLP技术。代表们将使用Python进行基于计算机的示例和案例研究解决练习
21小时
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14小时
这种由讲师指导的现场培训(现场或远程)是针对希望使用spaCy处理大量文本以查找模式和获得见解的开发人员和数据科学家。

在培训结束时,参与者将能够:

- 安装并配置spaCy。
- 了解spaCy的Natural Language Processing (NLP) 。
- 从大规模数据源中提取模式并获取业务洞察。
- 将spaCy库与现有Web和遗留应用程序集成。
- 将spaCy部署到实时生产环境以预测人类行为。
- 使用spaCy预处理Deep Learning文本

课程格式

- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。

课程自定义选项

- 要申请本课程的定制培训,请联系我们安排。
- 要了解有关spaCy的更多信息,请访问:https://spacy.io/
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
- Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
- Learn how to build text classification systems using TextBlob.
- Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
- Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.

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