
현지의 강사가 운영하는 NLP (Natural Language Process) 교육 과정은 인터랙티브 한 토론과이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 방법을 보여줍니다 교육은 Python 및 R 및 NLP (Natural Language Processing) 라이브러리와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 참가자가 텍스트 데이터의 의미를 이해할 수 있도록 도와줍니다 NLP 교육은 데이터를 분석하고 그 중요성을보고하는 올바른 알고리즘을 평가하고 적용하는 프로세스를 통해 참가자에게 단계별로 안내합니다 NLP 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
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회원 평가
나는 연습을 좋아했다.
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
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트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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이것은 제가 지금까지 해본 연습 프로그래밍 과정 중 가장 좋은 실습 중 하나입니다.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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휴먼 식별 및 회로 기판 불량 지점 감지
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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보여 줍니다
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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면 영역 정보.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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마지막 날. 세대 부분
Accenture Inc
Course: Python for Natural Language Generation
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NLG를 언급하는 주제 팀은 흥미로운 주제로 새로운 것을 배울 수 있었지만 마지막 날에만있었습니다. 또한 좋은 슬라이드보다 많은 액티비티 활동이있었습니다.
Accenture Inc
Course: Python for Natural Language Generation
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다른 텍스트 요약 방법의 사용법에 더 초점을 맞추고 싶습니다.
Course: Text Summarization with Python
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테마, 발표자의 친절한 태도
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Course: Artificial Intelligence Overview
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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다른 텍스트 요약 방법의 사용법에 더 초점을 맞추고 싶습니다.
Course: Text Summarization with Python
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Natural Language Processing서브 카테고리
NLP코스 개요
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 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.
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.
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.
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
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.
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.
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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