Cursos de NLP (es. PLN) | Cursos de Natural Language Processing (NLP)
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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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Me gustaron los ejercicios.
Office for National Statistics
Curso: Procesamiento de Lenguajes Naturales con Python
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El capacitador explicó muy fácilmente temas difíciles y avanzados.
Leszek K
Curso: Visión general de Inteligencia Artificial
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Este es uno de los mejores cursos prácticos de programación de ejercicios que he tomado.
Laura Kahn
Curso: Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
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Esta es una de las mejores capacitaciones en línea de calidad que he tomado en mi carrera de 13 años. ¡Mantener el buen trabajo!.
Curso: Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
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Detección de punto malo de identificación humana y placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
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Demostrar
中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
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Sobre el área de la cara.
中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
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Esta es una de las mejores capacitaciones en línea de calidad que he tomado en mi carrera de 13 años. ¡Mantener el buen trabajo!.
Curso: Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
Este 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.
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 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.
Deep 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
La 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
Este 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.
Se 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
Esta 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
La 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
En 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
Al 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.
Este 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.
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que deseen utilizar spaCy para procesar volúmenes de texto muy grandes para encontrar patrones y obtener información.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- instalar y configurar spaCy. - entender el enfoque de spaCy & #39; s al procesamiento del lenguaje natural (PNL). - extraer patrones y obtener información empresarial de orígenes de datos a gran escala. - integre la biblioteca de spaCy con aplicaciones web y heredadas existentes. - deploy spaCy para entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano. - use spaCy para pre-procesar texto para Deep Learning
Format del curso
Conferencia y discusión - Interactive. - muchos ejercicios y prácticas. implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo. Opciones de personalización de
Course
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar. - para aprender más acerca de spaCy, por favor visite: https://spacy.io/
En 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
TensorFlow ™ 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
Deeplearning4j 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.
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