Curso de NLP (es. PLN)

Curso de NLP (es. PLN)

apacitación en Procesamiento de Lenguajes Naturales (PLN o NLP) - un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Los cursos locales de capacitación en el lenguaje natural en vivo (NLP, por sus siglas en inglés) demuestran a través de la discusión interactiva y practican cómo extraer los conocimientos y el significado de estos datos Utilizando diferentes lenguajes de programación como Python y R y bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), nuestras capacitaciones combinan conceptos y técnicas de informática, inteligencia artificial y lingüística computacional para ayudar a los participantes a comprender el significado de los datos de texto Los entrenamientos de PNL llevan a los participantes paso a paso a través del proceso de evaluación y aplicación de algoritmos correctos para analizar datos e informar sobre su importancia. La capacitación en PNL está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación

Testimonios

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NLP (es. PLN) Subcategorías

Programa del curso NLP (es. PLN)

CódigoNombreDuraciónInformación General
aiintVisión general de Inteligencia Artificial7 horasEste curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
nlpProcesamiento de Lenguajes Naturales21 horasEste curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer significado del texto escrito en inglés, aunque el conocimiento se puede aplicar a otros lenguajes humanos.

El curso cubrirá cómo hacer uso de textos escritos por humanos, como blogs, tweets, etc ...

Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automática basada en una fuente de datos extensa.
python_nltkProcesamiento de Lenguajes Naturales con Python28 horasEste curso introduce a los lingüistas o programadores a la PNL en Python. Durante este curso utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.x o Python 3.x. Los ejemplos son en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden ponerse a disposición si se acuerda antes de reservar.
tsflw2vProcesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow35 horasTensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos.

SyntaxNet es una estructura de procesamiento de lenguaje natural de la red neuronal para TensorFlow.

Word2Vec se utiliza para el aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras, llamadas "embeddings palabra". Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para aprender las incorporaciones de palabras a partir de texto en bruto. Viene en dos sabores, el modelo continuo de la bolsa-de-palabras (CBOW) y el modelo de Skip-Gram (capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov y otros).

Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permite a los usuarios generar modelos de incorporación aprendida de entrada de lenguaje natural.

Audiencia

Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow.

Después de completar este curso, los delegados:

Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow

- ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
- ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración,
- ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
w2vdl4jNLP con Deeplearning4j14 horasDeeplearning4j es una biblioteca de código abierto y de aprendizaje profundo escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPUs y CPU distribuidas.

Word2Vec es un método de computación de representaciones vectoriales de palabras introducidas por un equipo de investigadores de Google liderado por Tomas Mikolov.

Audiencia

Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec.
aitechInteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL21 horas
nlpwithrProcesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R21 horasSe estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos.

Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.

Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado.

Audiencia
Lingüistas y programadores

Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
pythontextmlPython: Aprendizaje automático con texto21 horasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar las técnicas correctas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer valor de los datos basados en texto.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Resuelva problemas de ciencias de datos basados en texto con código reutilizable de alta calidad
- Aplicar diferentes aspectos de scikit-learn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas
- Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados en texto
- Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado
- Visualice los datos con Matplotlib
- Construya y evalúe modelos para obtener información
- Solucionar problemas de errores de codificación de texto

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
nlgPython para la Generación de Lenguaje Natural21 horasLa generación de lenguaje natural (NLG) se refiere a la producción de texto o discurso en lenguaje natural por una computadora.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos.
- Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original
- Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa
- Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG)
- Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos
- Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado
- Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado y generado por computadora

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
python_nlpProcesamiento de lenguaje natural con Deep Dive en Python y NLTK35 horasAl final de la capacitación, se espera que los delegados estén suficientemente equipados con los conceptos esenciales de python y que sean capaces de utilizar NLTK de manera suficiente para implementar la mayoría de las operaciones basadas en ML y PNL. La capacitación tiene como objetivo proporcionar no solo un conocimiento de ejecución sino también el conocimiento lógico y operativo de la tecnología que contiene.
opennlpOpenNLP para Aprendizaje Automático Basado en Texto14 horasLa biblioteca OpenNLP de Apache es un kit de herramientas basado en el aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural. Es compatible con las tareas NLP más comunes, como detección de lenguaje, tokenización, segmentación de oraciones, etiquetado de voz parcial, extracción de entidad nombrada, fragmentación, análisis sintáctico y resolución de correferencia.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear modelos para procesar datos basados en texto usando OpenNLP. Los datos de entrenamiento de muestra y los conjuntos de datos personalizados se usarán como base para los ejercicios de laboratorio.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar OpenNLP
- Descargue modelos existentes y cree sus propios
- Entrene a los modelos en varios conjuntos de datos de muestra
- Integra OpenNLP con aplicaciones Java existentes

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
textsumResumen de texto con Python14 horasEn Python Machine Learning, la característica de resumen de texto puede leer el texto de entrada y producir un resumen de texto. Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API / biblioteca de Python. Una aplicación interesante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para las organizaciones que necesitan revisar grandes cantidades de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen del texto de entrada.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Use una herramienta de línea de comandos que resuma texto.
- Diseña y crea un código de resumen de texto usando las bibliotecas de Python.
- Evalúe tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
dlfornlpAprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)28 horasDeep Learning para NLP permite que una máquina aprenda procesamiento de lenguaje simple a complejo. Entre las tareas actualmente posibles se encuentran la traducción de idiomas y la generación de subtítulos para fotos. DL (Deep Learning) es un subconjunto de ML (Machine Learning). Python es un lenguaje de programación popular que contiene bibliotecas para Deep Learning para NLP.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar las bibliotecas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera leyendas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Diseño y código DL para NLP utilizando bibliotecas Python
- Crear código de Python que lea una gran colección de imágenes y genere palabras clave
- Crear código Python que genere subtítulos de las palabras clave detectadas

Audiencia

- Programadores con interés en la lingüística
- Programadores que buscan una comprensión de NLP (procesamiento de lenguaje natural)

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
NPL_LBGProcesamiento del lenguaje natural - AI / Robótica21 horasEsta sesión de capacitación basada en el aula explorará las técnicas de PNL junto con la aplicación de inteligencia artificial y robótica en los negocios. Los delegados realizarán ejemplos basados en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio usando Python
chatbotpythonConstruyendo Chatbots en Python21 horasChatBots son programas de computadora que simulan automáticamente las respuestas humanas a través de las interfaces de chat. ChatBots ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para sus interacciones con los usuarios.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir chatbots en Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprenda los fundamentos de la construcción de chatbots
- Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de varios chatbots utilizando Python

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
spacyNatural Language Processing (NLP) with Python spaCy14 horasThis instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers and data scientists who wish to use spaCy to process very large volumes of text to find patterns and gain insights.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure spaCy.
- Understand spaCy's approach to Natural Language Processing (NLP).
- Extract patterns and obtain business insights from large-scale data sources.
- Integrate the spaCy library with existing web and legacy applications.
- Deploy spaCy to live production environments to predict human behavior.
- Use spaCy to pre-process text for Deep Learning

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.
- To learn more about spaCy, please visit: https://spacy.io/

Próximos Cursos NLP (es. PLN)

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Visión general de Inteligencia Artificial - Ciudad de Mexico - Mariano EscobedoMié, 2019-01-23 09:3037,900MXN / 59,900MXN
Visión general de Inteligencia Artificial - Ciudad de Mexico - Colonia Del ValleVie, 2019-01-25 09:3037,900MXN / 59,900MXN
Visión general de Inteligencia Artificial - Monterrey - DatafluxVie, 2019-01-25 09:3037,900MXN / 59,100MXN
Visión general de Inteligencia Artificial - Guadalajara - Country Club FinancialMar, 2019-01-29 09:3037,900MXN / 59,100MXN
Visión general de Inteligencia Artificial - Guadalajara - Puerta del HierroJue, 2019-01-31 09:3037,900MXN / 60,500MXN
Cursos de Fin de Semana de NLP (es. PLN), Capacitación por la Tarde de NLP (es. PLN), NLP (es. PLN) boot camp, Clases de NLP (es. PLN), Capacitación de Fin de Semana de NLP (es. PLN), Cursos por la Tarde de NLP (es. PLN), NLP (es. PLN) coaching, Instructor de NLP (es. PLN), Capacitador de NLP (es. PLN), NLP (es. PLN) con instructor, Cursos de Formación de NLP (es. PLN), NLP (es. PLN) en sitio, Cursos Privados de NLP (es. PLN), Clases Particulares de NLP (es. PLN), Capacitación empresarial de NLP (es. PLN), Talleres para empresas de NLP (es. PLN), Cursos en linea de NLP (es. PLN), Programas de capacitación de NLP (es. PLN), Clases de NLP (es. PLN)

Promociones

CursoUbicaciónFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Algoritmos GenéticosQuerétaro - Milenio IIIMar, 2019-01-01 09:30119,700MXN / 144,500MXN
Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como EjemploGuadalajara - Country Club FinancialMar, 2019-01-08 09:30119,700MXN / 144,500MXN
Estadísticas Avanzadas Utilizando el Software de Análisis Predictivo de SPSSMonterrey - DatafluxMar, 2019-01-15 09:30101,250MXN / 126,050MXN
Conceptos Básicos de la BioinformáticaQuerétaro - Milenio IIIMié, 2019-02-06 09:3076,500MXN / 100,100MXN
OMG Certified Real-time and Embedded Specialist (OCRES) - Intermediate Exam PreparationMonterrey - DatafluxLun, 2019-03-04 09:30101,250MXN / 126,050MXN

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