NLP Training in 대한민국

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 음성 인식 및 합성 시스템에서 LLM을 구현하려는 초급~중급 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 음성 기술에서 LLM의 역할을 이해합니다.
• 정확한 음성 인식 및 자연스러운 음성 합성을 위해 LLM을 구현합니다.
• LLM을 음성 인식 엔진 및 음성 합성기와 통합합니다.
• LLM을 사용하여 음성 시스템의 성능을 평가하고 개선합니다.
• 음성 기술의 현재 동향과 미래 방향에 대한 최신 정보를 받아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 적용하여 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 그리고 고객 피드백. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 감정 분석의 원리와 LLM을 사용한 적용을 이해합니다.
• 감정 분석을 위한 데이터 세트를 전처리하고 준비합니다.
• 텍스트의 감정을 정확하게 반영하도록 LLM을 교육하고 미세 조정합니다.
• 소셜 미디어 및 기타 텍스트 소스에서 실시간으로 감정을 분석합니다.
• 감정 분석 결과를 비즈니스 전략 및 의사결정 프로세스에 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LLM을 사용하여 다양한 NLP 작업을 수행하고 다양한 목적을 위한 새롭고 다양한 콘텐츠를 만들고자 하는 중급 데이터 과학자, AI 개발자 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. . 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM과 필수 도구를 사용하여 개발 환경을 구축하세요.
• LLM을 사용하여 NLU 및 NLI 작업을 전문적으로 수행합니다.
• 지식 그래프를 효과적으로 추출, 추론, 활용합니다.
• 대화형 애플리케이션용 LLM을 사용하여 대화를 생성하고 관리합니다.
• LLM 및 생성 AI에서 생성된 콘텐츠 품질과 다양성을 평가합니다.
• 윤리적 원칙을 적용하여 LLM의 공정성과 책임감 있는 사용을 보장합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GPT 모델의 내부 작동을 이해하고 GPT-3 및 GPT-3의 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, NLP 연구원 및 AI 애호가를 대상으로 합니다. 4, NLP 작업에 이러한 모델을 활용하는 방법을 알아보세요. 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, 번역 등의 작업에 GPT-3를 활용하세요.
• GPT-4의 최신 발전 사항과 잠재적인 응용 분야를 살펴보세요.
• 자체 NLP 프로젝트 및 작업에 GPT 모델을 적용합니다.

대한민국(온사이트 또는 현장)에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육은 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.

비정형 데이터는 전체 데이터의 90% 이상을 차지하는 것으로 추정되며, 그 중 대부분은 텍스트 형태입니다. 블로그 게시물, 트윗, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물이 지속적으로 증가하는 데이터에 추가됩니다. 강사가 진행하는 이 라이브 과정은 이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능, 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터 뒤에 숨은 의미를 알고리즘적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 서로 다른 소스에서 데이터 세트(대규모 및 소규모)를 준비한 다음 올바른 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고 보고할 수 있게 됩니다.

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 철저한 실습, 이해도 측정을 위한 비정기 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.

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 애플리케이션에서 인공 지능을 이해하고 구현하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 특히 데이터 분석, 분산 인공지능, 자연어 처리에 중점을 두고 있습니다.

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 .

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 .

Apache OpenNLP 라이브러리는 자연어 텍스트 처리를 위한 기계 학습 기반 툴킷입니다. 언어 감지, 토큰화, 문장 분할, 품사 태깅, 명명된 엔터티 추출, 청킹, 구문 분석 및 상호 참조 확인과 같은 가장 일반적인 NLP 작업을 지원합니다. 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 OpenNLP를 사용하여 텍스트 기반 데이터를 처리하기 위한 모델을 만드는 방법을 배웁니다. 샘플 훈련 데이터와 사용자 정의된 데이터 세트가 랩 연습의 기초로 사용됩니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenNLP 설치 및 구성
• 기존 모델을 다운로드하고 자신만의 모델을 만드세요.
• 다양한 샘플 데이터 세트로 모델 학습
• OpenNLP를 기존 Java 애플리케이션과 통합

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

Python Machine Learning에서는 텍스트 요약 기능을 통해 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 명령줄이나 Python API/라이브러리에서 사용할 수 있습니다. 한 가지 흥미로운 응용 분야는 요약본을 신속하게 생성하는 것입니다. 이는 보고서 및 프리젠테이션을 생성하기 전에 대량의 텍스트 데이터를 검토해야 하는 조직에 특히 유용합니다. 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Python을 사용하여 입력 텍스트 요약을 자동 생성하는 간단한 애플리케이션을 만드는 방법을 배웁니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스트를 요약하는 명령줄 도구를 사용합니다.
• Python 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 디자인하고 생성합니다.
• 세 가지 Python 요약 라이브러리 평가: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 일련의 사진을 처리하고 캡션을 생성하는 애플리케이션을 만들면서 NLP용 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 라이브러리를 사용하여 NLP용 DL을 설계하고 코딩합니다.
• 상당히 많은 양의 사진 모음을 읽고 키워드를 생성하는 Python 코드를 만듭니다.
• 감지된 키워드에서 캡션을 생성하는 Python 코드를 만듭니다.

AI는 데이터와 데이터를 둘러싼 활동을 이해하여 "지능적인 결정"을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 구축하기 위한 기술 모음입니다. Telecom 제공업체의 경우 AI를 활용하는 애플리케이션 및 서비스를 구축하면 유지 관리 및 네트워크 최적화와 같은 영역에서 운영 및 서비스를 개선할 수 있는 기회가 열릴 수 있습니다. 이 과정에서는 AI를 구성하는 다양한 기술과 이를 사용하는 데 필요한 기술 세트를 살펴봅니다. 과정 전반에 걸쳐 우리는 Telecom 산업 내에서 AI의 특정 응용 프로그램을 조사합니다. 청중

• 네트워크 엔지니어
• 네트워크 운영 인력
• Telecom 기술 관리자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 실습

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 .

ChatBot은 채팅 인터페이스를 통해 인간의 응답을 자동으로 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다. ChatBot은 사용자 상호 작용을 위한 더 쉽고 빠른 옵션을 제공하여 조직이 운영 효율성을 극대화하도록 돕습니다.이 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 Python에서 챗봇을 구축하는 방법을 배웁니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

챗봇 구축의 기본 사항 이해 Python을 사용하여 다양한 챗봇 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결

청중

개발자

코스의 형식

파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

메모

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 iOS 11 및 macOS High Sierra 개발을 위해 Core ML을 사용하여 기계 학습 모델을 생성하려는 웹 개발자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 기계 학습을 사용하는 AI 기반 애플리케이션을 구축하세요.
• 이미지를 분류하는 기계 학습 모델을 구현합니다.
• 맞춤형 워크플로 및 고급 사용 사례 지원을 위해 Core ML API 사용
• 머신러닝 모델을 사용하여 자연어 텍스트를 분석합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 TextBlob을 사용하여 감정 분석, 철자 수정, 텍스트 분류 모델링 등과 같은 NLP 작업을 구현하고 단순화하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. .이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TextBlob을 사용하여 NLP 작업 구현을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TextBlob의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해합니다.
• TextBlob을 사용하여 텍스트 분류 시스템을 구축하는 방법을 알아보세요.
• 일반적인 NLP 작업 수행(토큰화, WordNet, 감정 분석, 맞춤법 교정 등)
• 간단한 API와 몇 줄의 코드로 고급 구현을 실행하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Apache Spark를 기반으로 구축된 Spark NLP을 사용하여 자연어 텍스트 처리 모델을 개발, 구현 및 확장하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. 그리고 파이프라인.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Spark NLP을 사용하여 NLP 파이프라인 구축을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• Spark NLP 사용의 기능, 아키텍처 및 이점을 이해합니다.
• Spark NLP에서 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델을 사용하여 텍스트 처리를 구현합니다.
• 프로덕션 등급 프로젝트를 위한 Spark NLP 모델을 구축, 교육 및 확장하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사용 사례(임상 데이터, 고객 행동 통찰력 등)에 분류, 추론 및 감정 분석을 적용합니다.

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.