Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, επαγγελματίες της μηχανικής μάθησης και ερευνητές και λάτρεις του NLP που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά το Hugging Face για εργασίες NLP.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Χρησιμοποιήστε ένα μοντέλο Hugging Face Transformer και προσαρμόστε το σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων. Αποκτήστε την ικανότητα να αντιμετωπίζετε ανεξάρτητα κοινές προκλήσεις NLP. Δημιουργήστε και μοιραστείτε τις επιδείξεις των μοντέλων σας αποτελεσματικά. Βελτιστοποιήστε τη βελτιστοποίηση των μοντέλων σας για παραγωγή. Χρησιμοποιήστε Hugging Face Transformers για να λύσετε ένα ευρύ φάσμα προβλημάτων μηχανικής μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TextBlob για να εφαρμόσουν και να απλοποιήσουν εργασίες NLP, όπως ανάλυση συναισθήματος, ορθογραφικές διορθώσεις, μοντελοποίηση ταξινόμησης κειμένου κ.λπ. .

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την υλοποίηση εργασιών NLP με το TextBlob.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του TextBlob.
• Μάθετε πώς να δημιουργείτε συστήματα ταξινόμησης κειμένου χρησιμοποιώντας το TextBlob.
• Εκτελέστε κοινές εργασίες NLP (Tokenization, WordΔίκτυο, Ανάλυση συναισθήματος, Ορθογραφία, κ.λπ.)
• Εκτελέστε προηγμένες υλοποιήσεις με απλά API και μερικές γραμμές κωδικών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Spark NLP, που βασίζεται στο Apache Spark, για να αναπτύξουν, να εφαρμόσουν και να κλιμακώσουν μοντέλα επεξεργασίας κειμένου σε φυσική γλώσσα και αγωγών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την κατασκευή αγωγών NLP με το Spark NLP.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα οφέλη από τη χρήση του Spark NLP.
• Χρησιμοποιήστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα που είναι διαθέσιμα στο Spark NLP για να εφαρμόσετε την επεξεργασία κειμένου.
• Μάθετε πώς να κατασκευάζετε, εκπαιδεύετε και κλιμακώνετε μοντέλα Spark NLP για έργα παραγωγής.
• Εφαρμογή ταξινόμησης, συμπερασμάτων και ανάλυσης συναισθήματος σε περιπτώσεις χρήσης πραγματικού κόσμου (κλινικά δεδομένα, πληροφορίες συμπεριφοράς πελατών, κ.λπ.).

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και μάρκετινγκ μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM για να αναλύσουν και να ερμηνεύσουν το δημόσιο συναίσθημα από διάφορες πηγές κειμένου, όπως αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κριτικές προϊόντων, και σχόλια πελατών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της ανάλυσης συναισθήματος και την εφαρμογή της χρησιμοποιώντας LLM.
• Προεπεξεργασία και προετοιμασία συνόλων δεδομένων για ανάλυση συναισθήματος.
• Εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για να αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια το συναίσθημα στο κείμενο.
• Αναλύστε το συναίσθημα σε πραγματικό χρόνο από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες πηγές κειμένου.
• Ενσωματώστε τα ευρήματα της ανάλυσης συναισθήματος στις επιχειρηματικές στρατηγικές και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για άτομα που ενδιαφέρονται να εξάγουν το νόημα από γραπτό αγγλικό κείμενο, αν και η γνώση μπορεί να εφαρμοστεί και σε άλλες ανθρώπινες γλώσσες.

Το μάθημα θα καλύψει τον τρόπο χρήσης του κειμένου που έχει γράψει ο άνθρωπος, όπως οι αναρτήσεις ιστολογίου, τα tweets κ.λπ ...

Για παράδειγμα, ένας αναλυτής μπορεί να δημιουργήσει έναν αλγόριθμο ο οποίος θα καταλήξει σε αυτόματο συμπέρασμα με βάση εκτεταμένη πηγή δεδομένων.

Το MLlib είναι η βιβλιοθήκη εκμάθησης μηχανών Spark (ML). Σκοπός του είναι να κάνει την πρακτική εκμάθηση μηχανών κλιμακωτή και εύκολη. Αποτελείται από κοινούς αλγόριθμους και βοηθητικά προγράμματα μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης, της παλινδρόμησης, της ομαδοποίησης, του συνεργατικού φιλτραρίσματος, της μείωσης των διαστάσεων, καθώς και των πρωτόγονων βελτιστοποίησης χαμηλότερου επιπέδου και των API αγωγών υψηλότερου επιπέδου.

Διαχωρίζεται σε δύο πακέτα:

• Το spark.mllib περιέχει το αρχικό API που είναι ενσωματωμένο στο RDD.

• Το spark.ml παρέχει API υψηλότερου επιπέδου που είναι ενσωματωμένο στο DataFrames για την κατασκευή αγωγών ML.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν μια ενσωματωμένη βιβλιοθήκη μηχανών για Apache Spark

Αυτό το μάθημα έχει δημιουργηθεί για μάνατζερ, αρχιτέκτονες λύσεων, στελέχη καινοτομίας, CTO, αρχιτέκτονες λογισμικού και οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.

Τα ChatBots είναι προγράμματα ηλεκτρονικών υπολογιστών που προσομοιώνουν αυτόματα τις ανθρώπινες απαντήσεις μέσω διασυνδέσεων συνομιλίας. Οι οργανώσεις ChatBots βοηθούν τους οργανισμούς να μεγιστοποιήσουν την αποδοτικότητα των λειτουργιών τους παρέχοντας ευκολότερες και πιο γρήγορες επιλογές για τις αλληλεπιδράσεις τους με τους χρήστες

Σε αυτόν τον οδηγό, με ζωντανή προπόνηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χτίσουν chatbots στη Python .

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της κατασκευής chatbots
• Κατασκευάστε, δοκιμάστε, αναπτύξτε και αντιγράψτε διάφορα chatbots χρησιμοποιώντας Python

Κοινό

• Προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Σημείωση

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτές στο Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να χρησιμοποιούν Python βιβλιοθήκες για το NLP καθώς δημιουργούν μια εφαρμογή που επεξεργάζεται ένα σύνολο εικόνων και δημιουργεί υπότιτλους.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Σχεδιασμός και κωδικοποίηση DL για NLP χρησιμοποιώντας Python βιβλιοθήκες.
• Δημιουργήστε κώδικα Python που διαβάζει μια ουσιαστικά τεράστια συλλογή εικόνων και δημιουργεί λέξεις-κλειδιά.
• Δημιουργήστε Python κώδικα που δημιουργεί υπότιτλους από τις λέξεις-κλειδιά που εντοπίστηκαν.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές NLP και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να κατανοήσουν την εσωτερική λειτουργία των μοντέλων GPT, να εξερευνήσουν τις δυνατότητες των GPT-3 και GPT- 4, και μάθετε πώς να αξιοποιείτε αυτά τα μοντέλα για τις εργασίες NLP τους.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και αρχές πίσω από τους Generative Pre-trained Transformers. Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τη διαδικασία εκπαίδευσης των μοντέλων GPT. Χρησιμοποιήστε το GPT-3 για εργασίες όπως η δημιουργία κειμένου, η ολοκλήρωση και η μετάφραση. Εξερευνήστε τις τελευταίες εξελίξεις στο GPT-4 και τις πιθανές εφαρμογές του. Εφαρμόστε μοντέλα GPT στα δικά τους έργα και εργασίες NLP.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για να εκτελέσουν διάφορες εργασίες NLP και να δημιουργήσουν νέο και διαφορετικό περιεχόμενο για διαφορετικούς σκοπούς .

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Δημιουργήστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης με LLM και βασικά εργαλεία.
• Εκτελέστε έμπειρα εργασίες NLU και NLI με LLM.
• Εξαγωγή, συμπέρασμα και χρήση γραφημάτων γνώσης αποτελεσματικά.
• Δημιουργήστε και διαχειριστείτε διαλόγους χρησιμοποιώντας LLM για εφαρμογές συνομιλίας.
• Αξιολογήστε την ποιότητα του περιεχομένου και την ποικιλομορφία που δημιουργείται από LLM και γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
• Εφαρμόστε ηθικές αρχές, διασφαλίζοντας δικαιοσύνη και υπεύθυνη χρήση των LLM.

Η παραγωγή φυσικής γλώσσας (NLG) αναφέρεται στην παραγωγή κειμένου ή ομιλίας φυσικής γλώσσας από έναν υπολογιστή.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python για να παράγουν κείμενο φυσικής γλώσσας υψηλής ποιότητας, δημιουργώντας το δικό τους σύστημα NLG από την αρχή. Θα εξεταστούν επίσης περιπτωσιολογικές μελέτες και οι σχετικές έννοιες θα εφαρμοστούν σε ζωντανά εργαστηριακά έργα για τη δημιουργία περιεχομένου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Χρησιμοποιήστε το NLG για να δημιουργήσετε αυτόματα περιεχόμενο για διάφορους κλάδους, από τη δημοσιογραφία, μέχρι την ακίνητη περιουσία, έως τα ρεπορτάζ για τον καιρό και τον αθλητισμό Επιλέξτε και οργανώστε το περιεχόμενο πηγής, σχεδιάστε προτάσεις και προετοιμάστε ένα σύστημα για αυτόματη δημιουργία πρωτότυπου περιεχομένου Κατανόηση του αγωγού NLG και εφαρμογή των σωστών τεχνικών σε κάθε στάδιο Κατανόηση της αρχιτεκτονικής ενός συστήματος Natural Language Generation (NLG) Εφαρμογή των καταλληλότερων αλγορίθμων και μοντέλων για ανάλυση και παραγγελία Τραβήξτε δεδομένα από δημοσίως διαθέσιμες πηγές δεδομένων καθώς και επιμελημένες βάσεις δεδομένων για χρήση ως υλικό για το κείμενο που δημιουργείται Αντικαταστήστε τη χειροκίνητη και επίπονη γραφή διαδικασίες με αυτοματοποιημένη δημιουργία περιεχομένου που δημιουργείται από υπολογιστή

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

IT εκτιμάται ότι τα μη δομημένα δεδομένα αντιστοιχούν σε περισσότερα από 90 τοις εκατό όλων των δεδομένων, μεγάλο μέρος της σε μορφή κειμένου. Οι δημοσιεύσεις ιστολογίου, τα τουίτ, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες ψηφιακές δημοσιεύσεις συνεχώς προσθέτουν σε αυτό το αυξανόμενο σώμα δεδομένων.

αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή πορεία επικεντρώνεται γύρω από την εξαγωγή πληροφοριών και νόημα από αυτά τα δεδομένα. Αξιοποιώντας τις βιβλιοθήκες της επεξεργασίας γλώσσας και φυσικής γλώσσας (ΝΙΠ), συνδυάζουμε έννοιες και τεχνικές από την πληροφορική, την τεχνητή νοημοσύνη και την υπολογιστική γλωσσολογία για να αλγοριθμικά κατανοούμε το νόημα πίσω από τα δεδομένα κειμένου. Τα δείγματα δεδομένων είναι διαθέσιμα σε διάφορες γλώσσες ανά πελάτη.

από το τέλος αυτών των συμμετεχόντων στην εκπαίδευση θα είναι σε θέση να προετοιμάσει σύνολα δεδομένων (μεγάλα και μικρά) από ανόμοιες πηγές, στη συνέχεια, εφαρμόστε τους σωστά αλγόριθμους για να αναλύσετε και να αναφέρετε τη σημασία του.

μορφή του μαθήματος

• PART διάλεξη, μέρος συζήτηση, βαριά πρακτική εξάσκηση, περιστασιακές δοκιμές για να μετρήσει την κατανόηση

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία βασισμένη στην τάξη θα εξερευνήσει τεχνικές NLP σε συνδυασμό με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και Robotics στις επιχειρήσεις. Οι εκπρόσωποι θα αναλάβουν παραδείγματα βασισμένα σε υπολογιστή και ασκήσεις επίλυσης περιπτώσεων χρησιμοποιώντας Python

Η βιβλιοθήκη Apache OpenNLP είναι μια εργαλειοθήκη που βασίζεται στη μηχανική εκμάθηση για την επεξεργασία κειμένου φυσικής γλώσσας. Υποστηρίζει τις πιο κοινές εργασίες NLP, όπως ανίχνευση γλώσσας, κατανομή, τμηματοποίηση προτάσεων, επισήμανση μέρους του λόγου, εξαγωγή επώνυμης οντότητας, τεμαχισμό, ανάλυση και ανάλυση συνάφειας.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν μοντέλα για την επεξεργασία δεδομένων που βασίζονται σε κείμενο χρησιμοποιώντας το OpenNLP. Ως βάση για τις εργαστηριακές ασκήσεις θα χρησιμοποιηθούν δείγματα δεδομένων εκπαίδευσης καθώς και προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Εγκατάσταση και διαμόρφωση OpenNLP Λήψη υπαρχόντων μοντέλων καθώς και δημιουργία των δικών τους Εκπαιδεύστε τα μοντέλα σε διάφορα σύνολα δειγμάτων δεδομένων Ενσωμάτωση OpenNLP με υπάρχουσες Java εφαρμογές

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση