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

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
本课程是为管理人员,解决方案架构师,创新人员,CTO,软件架构师以及对应用人工智能概述及其最近发展预测感兴趣的人员而创建的。
21 hours
Overview
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 hours
Overview
ChatBots是通过聊天界面自动模拟人类反应的计算机程序。 ChatBots通过为用户交互提供更简单快捷的选项,帮助组织最大限度地提高运营效率。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何在Python中构建chatbots。 在培训结束后,参与者将能够: 了解构建chatbots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 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训,请联系我们安排。
28 hours
Overview
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 hours
Overview
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
21 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
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
21 hours
Overview
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
14 hours
Overview
Apache OpenNLP库是用于处理自然语言文本的基于机器学习的工具包。它支持最常见的NLP任务,例如语言检测,标记,句子分段,部分语音标记,命名实体提取,分块,解析和共参考解析。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何创建使用OpenNLP处理基于文本的数据的模型。样本培训数据以及定制数据集将作为实验练习的基础。 在培训结束后,参与者将能够: 安装和配置OpenNLP 下载现有模型并创建自己的模型在各种样本数据上训练模型将OpenNLP与现有的Java应用程序集成 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
21 hours
Overview
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
35 hours
Overview
到培训结束时,代表们将被充分配备基本的Python概念,并且应该能够充分利用NLTK来实现大部分基于NLP和ML的操作。培训旨在不仅提供执行知识,还提供其中技术的逻辑和操作知识。
28 hours
Overview
本课程以Python语言向语言学家或程序员介绍NLP。在本课程中,我们将主要使用nltkorg(自然语言工具包),同时我们还将使用其他与NLP相关并且有用的库。目前我们可以在Python 2x或Python 3x中开展本课程。例子有英文或普通话(普通话)。如果在预订前达成一致,其他语言也可以提供。
14 hours
Overview
本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用 spasy 处理大量文本以查找模式和获取见解的开发人员和数据科学家。

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置 spasy.
- 理解自然语言处理 (nlp) & #39; 方法。
- 从大规模数据源中提取模式并获取业务见解。
- 将 spacy 库与现有 web 和旧应用程序集成。
- 将 spasy 部署到实时生产环境中, 以预测人类行为。
- 使用 spasy 对深层学习
的文本进行预处理 课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
- 要了解更多有关 spasy 的信息, 请访问: https://spacy.io/
14 hours
Overview
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
35 hours
Overview
TensorFlow™是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。 SyntaxNet是TensorFlow的神经网络自然语言处理框架。 Word2Vec用于学习单词的矢量表示,称为“单词嵌入”。 Word2vec是一种用于从原始文本中学习单词嵌入的特别计算有效的预测模型。它有两种风格,连续BagofWords模型(CBOW)和SkipGram模型(Mikolov等人的第31章和第32章)。 SyntaxNet和Word2Vec允许用户从自然语言输入中生成Learned Embedding模型。 听众 本课程面向那些打算在TensorFlow图表中使用SyntaxNet和Word2Vec模型的开发人员和工程师。 完成本课程后,代表们将: 了解TensorFlow的结构和部署机制能够执行安装/生产环境/架构任务和配置能够评估代码质量,执行调试和监控能够实施先进的生产,如培训模式,嵌入术语,建筑图和日志
14 hours
Overview
Deeplearning4j是为Java和Scala编写的开源分布式深度学习库。与Hadoop和Spark集成,DL4J被设计用于分布式GPU和CPU的商业环境。 Word2Vec是一种计算由Tomas Mikolov领导的Google研究小组介绍的词语向量表示的方法。 听众 本课程面向寻求利用Deeplearning4J构建Word2Vec模型的研究人员,工程师和开发人员。
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