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
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
21 시간
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.
- 파트 강의, 파트 토론, 무거운 실전 연습, 가끔씩 이해 테스트
28 시간
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.
7 시간
이 과정은 관리자, 솔루션 아키텍처, 혁신 담당자, CTO, 소프트웨어 아키텍처 및 응용 인공 지능 및 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이있는 모든 사람들을 위해 만들어졌습니다.
21 시간
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.
35 시간
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.
14 시간
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.
21 시간
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 시간
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 .
21 시간
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 .
35 시간
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 시간
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
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
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 시간
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 .
28 시간
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 .
21 시간
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 .
21 시간
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
- Developers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 시간
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.
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
- spaCy에 대해 자세히 알아 보려면 https://spacy.io/를 방문하십시오.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.).
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.
Last Updated:
향후NLP 코스
Text Summarization with Python
2022-12-20 10:00
14 hours
Python for Natural Language Generation
2023-01-02 10:00
21 hours
Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK
2023-01-09 10:00
35 hours
OpenNLP for Text Based Machine Learning
2023-01-10 10:00
14 hours
Python: Machine Learning with Text
2023-01-16 10:00
21 hours
Other countries
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