NLP 교육

제너레이티브 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있는 AI의 일종이다. LLM(대형 언어 모델)은 자연어를 처리하고 생성할 수 있는 강력한 신경망입니다.이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 작업 및 영역에서 LLM과 함께 생성 AI를 사용하는 방법을 배우려는 중급 개발자를 대상으로 합니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

생성 AI가 무엇이고 어떻게 작동하는지 설명하세요. LLM을 구동하는 변환기 아키텍처를 설명합니다. 경험적 확장 법칙을 사용하여 다양한 작업 및 제약 조건에 맞게 LLM을 최적화합니다. 최첨단 도구와 방법을 적용하여 LLM을 교육, 미세 조정 및 배포합니다. 사회와 비즈니스를 위한 생성 AI의 기회와 위험에 대해 논의합니다.

코스의 형식

대화형 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

GPT(Generative Pre-trained Transformers)는 언어 생성, 텍스트 완성 및 기계 번역을 비롯한 다양한 애플리케이션에 혁신을 가져온 자연어 처리의 최첨단 모델입니다. 이 과정은 GPT-3 및 GPT-4의 최신 발전에 중점을 두고 GPT 모델에 대한 심도 있는 탐구를 제공합니다. 참가자는 GPT 모델의 아키텍처, 교육 기술 및 응용 프로그램에 대한 통찰력을 얻습니다.이 강사 주도 라이브 교육(온사이트 또는 현장)은 GPT 모델의 내부 작동을 이해하고 GPT-3 및 GPT-4의 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, NLP 연구원 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. , NLP 작업에 이러한 모델을 활용하는 방법을 알아봅니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Generative Pre-trained Transformers의 핵심 개념과 원리를 이해합니다. GPT 모델의 아키텍처 및 학습 프로세스를 이해합니다. 텍스트 생성, 완성 및 번역과 같은 작업에 GPT-3를 활용합니다. GPT-4의 최신 발전과 잠재적인 응용 프로그램을 살펴보십시오. 자체 NLP 프로젝트 및 작업에 GPT 모델을 적용합니다.

과정의 형식

대화식 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

과정 사용자 정의 옵션

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하십시오.

Hugging Face는 자연어 처리(NLP)를 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리 및 플랫폼입니다.이 강사 주도 라이브 교육(온사이트 또는 현장)은 NLP 작업에 Hugging Face를 효과적으로 활용하고자 하는 데이터 과학자, 기계 학습 실무자, NLP 연구원 및 애호가를 대상으로 합니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Hugging Face Transformer 모델을 활용하고 특정 데이터 세트에서 미세 조정합니다. 일반적인 NLP 문제를 독립적으로 해결할 수 있는 능력을 얻으십시오. 모델 데모를 효과적으로 만들고 공유하십시오. 생산을 위한 모델 최적화를 간소화합니다. 광범위한 기계 학습 문제를 해결하기 위해 Hugging Face Transformers를 사용하십시오.

과정의 형식

대화식 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

과정 사용자 정의 옵션

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하십시오.

LLM(대형 언어 모델)은 주어진 입력 또는 컨텍스트를 기반으로 자연어 텍스트를 생성할 수 있는 심층 신경망 모델입니다. 이들은 다양한 도메인과 소스의 대량 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았으며 자연어의 구문 및 의미 패턴을 포착할 수 있습니다. LLM은 텍스트 요약, 질문 답변, 텍스트 생성 등과 같은 다양한 자연어 작업에서 인상적인 결과를 얻었습니다.이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 자연어 작업에 대규모 언어 모델을 사용하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

인기 있는 LLM을 포함하는 개발 환경을 설정하세요. 기본 LLM을 생성하고 사용자 정의 데이터 세트에서 미세 조정합니다. 텍스트 요약, 질문 답변, 텍스트 생성 등과 같은 다양한 자연어 작업에 LLM을 사용하세요. TensorBoard, PyTorch Lightning 및 Hugging Face Datasets와 같은 도구를 사용하여 LLM을 디버깅하고 평가합니다.

코스의 형식

대화형 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

구조화되지 않은 데이터는 텍스트의 형태로 모든 데이터의 90 % 이상을 차지하는 것으로 추정됩니다. 블로그 게시물, 짹짹, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물은 지속적으로 늘어나는 데이터에 추가됩니다. 강사가 진행하는이 강좌는이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터의 의미를 알고리즘 적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다. 이 훈련이 끝날 때까지 참가자들은 서로 다른 출처의 데이터 세트 (크고 작은)를 준비한 다음 적절한 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고보고 할 수 있습니다.

코스 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 무거운 실전 연습, 가끔씩 이해 테스트

이 과정은 NLP에서 언어학자 또는 프로그래머를 소개합니다 Python. 이 과정에서 우리는 대부분 nltk.org (자연 언어 도구 키트)를 사용할 것이지만 NLP에 관련되고 유용한 다른 도서관도 사용할 것입니다. 현재 우리는이 과정을 Python 2.x 또는 Python 3.x로 수행 할 수 있습니다. 예제는 영어 또는 맨다린어 (普通话)에 있습니다. 예약 전에 합의된 경우 다른 언어도 사용할 수 있습니다.

이 과정은 관리자, 솔루션 설계자, 혁신 책임자, CTO, 소프트웨어 설계자 및 응용 인공 지능의 개요와 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이 있는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다.

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.

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.

NLP를위한 딥 학습 (Deep Learning for NLP)을 통해 기계는 복잡한 언어 처리 과정을 간단하게 배울 수 있습니다 현재 가능한 작업 중에는 사진의 언어 번역 및 자막 생성이 있습니다 DL (Deep Learning)은 ML (기계 학습)의 하위 집합입니다 Python은 NLP 용 Deep Learning을위한 라이브러리를 포함하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 강사진의 실습을 통해 참가자는 그림 집합을 처리하고 자막을 생성하는 응용 프로그램을 만들 때 NLP (자연 언어 처리) 용 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 파이썬 라이브러리를 사용하여 NLP 용 DL 디자인 및 코드 엄청나게 많은 그림 모음을 읽고 키워드를 생성하는 Python 코드를 만듭니다 발견 된 키워드에서 캡션을 생성하는 Python 코드를 작성하십시오 청중 언어학에 관심이있는 프로그래머 NLP (자연어 처리)에 대한 이해를 원하는 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

자연 언어 생성 (NLG)은 컴퓨터로 자연어 텍스트 또는 음성을 생성하는 것을 말합니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 자신의 NLG 시스템을 처음부터 구축하여 Python을 사용하여 고품질의 자연어 텍스트를 만드는 방법을 배웁니다 사례 연구도 검토하고 관련 개념을 콘텐츠 생성을위한 실습 프로젝트에 적용합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 저널리즘에서 부동산, 날씨 및 스포츠보고에 이르기까지 다양한 산업 분야의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데 NLG를 사용하십시오 원본 컨텐츠를 선택하고 구성하고, 문장을 계획하고, 원본 컨텐츠의 자동 생성을위한 시스템을 준비하십시오 NLG 파이프 라인을 이해하고 각 단계에서 올바른 기술을 적용하십시오 자연 언어 생성 (NLG) 시스템의 아키텍처 이해 분석 및 주문을위한 가장 적합한 알고리즘 및 모델 구현 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스 및 큐 레이션 된 데이터베이스에서 가져온 데이터를 생성 된 텍스트의 재료로 사용하십시오 수동적이고 힘겹게 쓰는 과정을 컴퓨터 생성, 자동화 된 컨텐츠 작성으로 대체하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

이 교실 기반 교육 세션은 비즈니스에서 AI 및 로보틱스의 응용 프로그램과 함께 NLP 기술을 탐구합니다 대표자는 Python을 사용하여 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 해결 연습을 수행합니다 .

Apache OpenNLP 라이브러리는 자연 언어 텍스트 처리를위한 기계 학습 기반 툴킷입니다 언어 탐지, 토큰 화, 문장 분할, 부분 음성 인식, 명명 된 엔티티 추출, 청킹, 구문 분석 및 기준 해석과 같은 가장 일반적인 NLP 작업을 지원합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 OpenNLP를 사용하여 텍스트 기반 데이터를 처리하기위한 모델을 만드는 방법을 배웁니다 샘플 훈련 데이터와 맞춤형 데이터 세트는 실험실 연습의 기초로 사용됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 OpenNLP 설치 및 구성 기존 모델 다운로드 및 자체 모델 생성 다양한 샘플 데이터 세트에 대한 모델 교육 기존 Java 애플리케이션과 OpenNLP 통합 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 올바른 기계 학습 및 NLP (자연 언어 처리) 기술을 사용하여 텍스트 기반 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 높은 품질, 재사용 가능한 코드로 텍스트 기반의 데이터 과학 문제 해결 scikitlearn (분류, 클러스터링, 회귀, 차원 감소)의 여러 측면을 적용하여 문제 해결 텍스트 기반 데이터를 사용하여 효과적인 기계 학습 모델 구축 데이터 세트를 만들고 구조화되지 않은 텍스트에서 피쳐 추출 Matplotlib로 데이터 시각화 통찰력을 얻을 수있는 모델 구축 및 평가 텍스트 인코딩 오류 문제 해결 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

훈련이 끝날 때 대표단은 필수적인 파이썬 개념을 충분히 갖추고 있어야하며 NLTK를 사용하여 대부분의 NLP 및 ML 기반 작업을 구현할 수 있어야합니다 이 훈련은 실천 지식뿐 아니라 그 기술에 대한 논리적이고 운영적인 지식을 제공하기위한 것입니다 .

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 패턴을 찾고 통찰력을 얻기 위해 매우 많은 양의 텍스트를 처리하기 위해 spaCy를 사용하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• spaCy를 설치하고 구성하십시오.
• Natural Language Processing (NLP) 대한 spaCy의 접근 방식을 이해합니다.
• 패턴을 추출하고 대규모 데이터 소스에서 비즈니스 통찰력을 얻으십시오.
• 기존 웹 및 레거시 응용 프로그램과 spaCy 라이브러리를 통합하십시오.
• 인간의 행동을 예측하기 위해 생산 환경에서 살도록 spaCy를 배치하십시오.
• Deep Learning 위해 텍스트를 사전 처리하려면 spaCy를 사용하십시오.

코스 형식

• 대화 형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
• spaCy에 대해 자세히 알아 보려면 https://spacy.io/를 방문하십시오.

Python Machine Learning에서 텍스트 요약 기능은 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성 할 수 있습니다 이 기능은 명령 행이나 Python API / 라이브러리에서 사용할 수 있습니다 한 가지 흥미로운 적용은 행정 요약을 빠르게 작성하는 것입니다 이는 보고서 및 프레젠테이션을 생성하기 전에 많은 양의 텍스트 데이터를 검토해야하는 조직에 특히 유용합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Python을 사용하여 입력 텍스트 요약을 자동 생성하는 간단한 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 텍스트를 요약하는 명령 행 도구를 사용하십시오 파이썬 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 디자인하고 작성하십시오 세 가지 파이썬 요약 라이브러리 평가 : sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래픽을 사용하여 숫자 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. SyntaxNet은 신경 네트워크 자연 언어 처리 프레임 워크입니다 TensorFlow. Word2Vec는 "word embeddings"라고 불리는 단어의 학습 벡터 표현에 사용됩니다. Word2vec는 원료 텍스트에서 단어 삽입을 배울 수있는 특히 컴퓨팅 효율적인 예측 모델입니다. 그것은 두 개의 맛, 지속적인 가방-Word의 모델 (CBOW)과 Skip-Gram 모델 (Mikolov et al.의 3.1 및 3.2 장)에서 제공됩니다.) 동일하게 사용되는 SyntaxNet 및 Word2Vec는 사용자가 자연 언어 입력에서 배운 삽입 모델을 생성할 수 있습니다. 관객 이 과정은 SyntaxNet 및 Word2Vec 모델과 함께 일하려는 개발자와 엔지니어를 대상으로합니다. 이 과정이 완료되면, 대표는 다음과 같이 할 것입니다 :

이해 TensorFlow’의 구조 및 배치 메커니즘 설치 / 생산 환경 / 건축 작업 및 구성을 수행 할 수 있습니다. 코드 품질을 평가할 수 있고, 데뷔, 모니터링을 수행할 수 있습니다. 훈련 모델, 통합 용어, 건설 차트 및 로그링과 같은 고급 생산을 구현할 수 있습니다.

Deeplearning4j 는 Java 및 Scala 용으로 작성된 오픈 소스, 분산 형 심층 학습 라이브러리입니다. Hadoop 및 Spark와 통합 된 DL4J는 분산 GPU 및 CPU 환경에서 비즈니스 환경에서 사용하도록 설계되었습니다. Word 2Vec은 Tomas Mikolov가 이끄는 Go ogle 연구원 팀이 소개 한 단어의 벡터 표현을 계산하는 방법입니다. 청중 이 과정은 Deeplearning4J를 활용하여 Word 2Vec 모델을 구축하려는 연구원, 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.

이 과정은 영어로 된 텍스트에서 의미를 추출하는 데 관심이있는 사람들을 대상으로 합니다만 다른 언어에도이 지식을 적용 할 수 있습니다. 이 과정에서는 블로그 게시물, 트윗 등 인간이 작성한 텍스트를 사용하는 방법을 다룹니다. 예를 들어 분석가는 광범위한 데이터 소스를 기반으로 결론에 자동으로 도달하는 알고리즘을 설정할 수 있습니다.

Spark NLP is an open source library, built on Apache Spark, for natural language processing with Python, Java, and Scala. It is widely used for enterprise and industry verticals, such as healthcare, finance, life science, and recruiting. This instructor-led, live training (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.).

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

TextBlob is a Python NLP library for processing textual data. It provides a simple API that makes it easy to perform NLP tasks, such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, etc. This instructor-led, live training (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.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.