
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。
NobleProg -- 您的本地培训提供商
客户评论
人间识别和电路板坏点检测
王 春柱 - 中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
演示
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
About face area.
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
我确实喜欢这些练习。
Office for National Statistics
课程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
培训师很容易解释困难和高级话题。
Leszek K
课程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
这是我用过的最好的动手编程课程之一。
Laura Kahn
课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
这是我13年职业生涯中最优秀的在线培训之一。保持伟大的工作!
课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
最后一天。生成部分
Accenture Inc
课程: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
关于NLG的主题。该团队最终能够通过有趣的主题学习新的东西,但这只是在最后一天。除了幻灯片之外,还有更多的动手活动。
Accenture Inc
课程: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
我喜欢它更侧重于不同文本摘要方法的方法
课程: Text Summarization with Python
Machine Translated
主题,演讲者友好的态度
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
课程: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
这是我13年职业生涯中最优秀的在线培训之一。保持伟大的工作!
课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
我喜欢它更侧重于不同文本摘要方法的方法
课程: Text Summarization with Python
Machine Translated
NLP (Natural Language Processing)子类别
Natural Language Processing课程大纲
。
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
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。
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
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。
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
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
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
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.
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/
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.).
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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