Το τοπικό εκπαιδευτικό πρόγραμμα φυσικής γλώσσας που διεξάγεται από τους εκπαιδευτές μέσω φυσικών γλωσσών (NLP) καταδεικνύει μέσω της διαδραστικής συζήτησης και της πρακτικής άσκησης πώς να εξάγετε ιδέες και νόημα από αυτά τα δεδομένα. Χρησιμοποιώντας διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού όπως οι βιβλιοθήκες Python και R και Natural Language Processing (NLP), οι εκπαιδεύσεις μας συνδυάζουν έννοιες και τεχνικές από την επιστήμη των υπολογιστών, την τεχνητή νοημοσύνη και την υπολογιστική γλωσσολογία, για να βοηθήσουν τους συμμετέχοντες να κατανοήσουν το νόημα των δεδομένων κειμένου. Οι προπονήσεις NLP περπατούν τους συμμετέχοντες βήμα-βήμα μέσα από τη διαδικασία αξιολόγησης και εφαρμογής των σωστών αλγορίθμων για την ανάλυση δεδομένων και την αναφορά της σημασίας τους. Η εκπαίδευση NLP είναι διαθέσιμη ως "live on-the-job training" ή "remote live training". Η επιτόπια κατάρτιση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή προπόνηση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης
Machine Translated
Testimonials
Μου άρεσαν οι ασκήσεις
Office for National Statistics
Course: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Ο εκπαιδευτής πολύ εύκολα εξηγούσε τα δύσκολα και προηγμένα θέματα.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Αυτό είναι ένα από τα καλύτερα hands-on με ασκήσεις μαθήματα προγραμματισμού που έχω πάρει ποτέ.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Αυτή είναι μια από τις καλύτερες online εκπαιδευτικές ασκήσεις που έχω πάρει ποτέ στην καριέρα μου για 13 χρόνια. Συνεχίστε την καλή δουλειά!
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Ταυτοποίηση ανθρώπινου στοιχείου και ανίχνευση κακών σημείων
王 春柱 - 中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Αποδείξει
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Σχετικά με την περιοχή του προσώπου.
中移物联网
Course: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
η τελευταία μέρα. τμήμα παραγωγής
Accenture Inc
Course: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Τα θέματα που αναφέρονται στο NLG. Η ομάδα μπόρεσε να μάθει κάτι νέο στο τέλος με θέματα που ήταν ενδιαφέροντα, αλλά ήταν μόνο την τελευταία μέρα. Υπήρχαν επίσης περισσότερα χέρια στις δραστηριότητες από τις διαφάνειες που ήταν καλές.
Accenture Inc
Course: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Μου αρέσει αυτό που επικεντρώνεται περισσότερο στο πώς-να τις διαφορετικές μεθόδους περίληψη κειμένου
Course: Text Summarization with Python
Machine Translated
θέματα, φιλική στάση του παρουσιαστή
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Course: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Αυτή είναι μια από τις καλύτερες online εκπαιδευτικές ασκήσεις που έχω πάρει ποτέ στην καριέρα μου για 13 χρόνια. Συνεχίστε την καλή δουλειά!
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Μου αρέσει αυτό που επικεντρώνεται περισσότερο στο πώς-να τις διαφορετικές μεθόδους περίληψη κειμένου
Course: Text Summarization with Python
Machine Translated
NLP (Natural Language Processing) Subcategories
NLP Course Outlines
Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
7 hours
Overview
Το μάθημα αυτό έχει δημιουργηθεί για διευθυντές, αρχιτέκτονες λύσεων, αξιωματικούς καινοτομίας, ΚΟΤ, αρχιτέκτονες λογισμικού και όσους ενδιαφέρονται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και για την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.
21 hours
Overview
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 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.
28 hours
Overview
Αυτό το μάθημα εισάγει γλωσσολόγους ή προγραμματιστές στην NLP στην Python . Κατά τη διάρκεια αυτού του μαθήματος θα χρησιμοποιήσουμε ως επί το πλείστον το nltk.org (Kit Natural Tool Tool), αλλά θα χρησιμοποιήσουμε και άλλες βιβλιοθήκες σχετικές και χρήσιμες για NLP. Προς το παρόν μπορούμε να διεξάγουμε αυτό το μάθημα σε Python 2.x ή Python 3.x. Παραδείγματα είναι στα αγγλικά ή στα μανδαρίνια (普通话). Άλλες γλώσσες μπορούν επίσης να διατεθούν εάν συμφωνηθούν πριν από την κράτηση.
35 hours
Overview
TensorFlow ™ είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για τον αριθμητικό υπολογισμό χρησιμοποιώντας γραφήματα ροής δεδομένων.
Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας νευρωνικού δικτύου για το TensorFlow .
Word 2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διάνυσμα αναπαραστάσεων των λέξεων, που ονομάζονται "ενσωματωμένες λέξεις". Word 2vec είναι ένα ιδιαίτερα αποτελεσματικό υπολογιστικό μοντέλο πρόβλεψης για την εκμάθηση ενσωματώσεων λέξεων από ακατέργαστο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, η συνεχής Bag-of- Word s μοντέλο (CBOW) και το μοντέλο Παράλειψη-Gram (κεφάλαιο 3.1 και 3.2 σε Mikolov et al.).
Χρησιμοποιείται σε συνδυασμό, τα SyntaxNet και το Word 2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learned Embedding από την είσοδο φυσικής γλώσσας.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με μοντέλα SyntaxNet και Word 2Vec στα γραφήματα TensorFlow .
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως τα μοντέλα εκπαίδευσης, την ενσωμάτωση όρων, τη δημιουργία γραφημάτων και την καταγραφή
Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας νευρωνικού δικτύου για το TensorFlow .
Word 2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διάνυσμα αναπαραστάσεων των λέξεων, που ονομάζονται "ενσωματωμένες λέξεις". Word 2vec είναι ένα ιδιαίτερα αποτελεσματικό υπολογιστικό μοντέλο πρόβλεψης για την εκμάθηση ενσωματώσεων λέξεων από ακατέργαστο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, η συνεχής Bag-of- Word s μοντέλο (CBOW) και το μοντέλο Παράλειψη-Gram (κεφάλαιο 3.1 και 3.2 σε Mikolov et al.).
Χρησιμοποιείται σε συνδυασμό, τα SyntaxNet και το Word 2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learned Embedding από την είσοδο φυσικής γλώσσας.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με μοντέλα SyntaxNet και Word 2Vec στα γραφήματα TensorFlow .
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως τα μοντέλα εκπαίδευσης, την ενσωμάτωση όρων, τη δημιουργία γραφημάτων και την καταγραφή
14 hours
Overview
Deeplearning4j είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα, διανεμημένη σε βάθος, γραμμένη για Java και Scala . Ολοκληρωμένο με Hadoop και Spark, το DL4J έχει σχεδιαστεί για χρήση σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα σε κατανεμημένες μονάδες GPU και CPU.
Word 2Vec είναι μια μέθοδος υπολογισμού διανυσματικών αναπαραστάσεων λέξεων που εισάγονται από μια ομάδα ερευνητών στο Go ogle με επικεφαλής τον Tomas Mikolov.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ερευνητές, μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Deeplearning4J για την κατασκευή μοντέλων Word 2Vec.
Word 2Vec είναι μια μέθοδος υπολογισμού διανυσματικών αναπαραστάσεων λέξεων που εισάγονται από μια ομάδα ερευνητών στο Go ogle με επικεφαλής τον Tomas Mikolov.
Κοινό
Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ερευνητές, μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Deeplearning4J για την κατασκευή μοντέλων Word 2Vec.
21 hours
Overview
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 hours
Overview
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 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
21 hours
Overview
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the right machine learning and NLP (Natural Language Processing) techniques to extract value from text-based data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 hours
Overview
Natural language generation (NLG) refers to the production of natural language text or speech by a computer.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting
- Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content
- Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage
- Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system
- Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering
- Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text
- Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation
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 use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting
- Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content
- Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage
- Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system
- Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering
- Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text
- Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35 hours
Overview
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 hours
Overview
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
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 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
14 hours
Overview
In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use a command-line tool that summarizes text.
- Design and create Text Summarization code using Python libraries.
- Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
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 to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use a command-line tool that summarizes text.
- Design and create Text Summarization code using Python libraries.
- Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hours
Overview
In this instructor-led, live training in Ελλάδα, participants will learn to use Python libraries for NLP as they create an application that processes a set of pictures and generates captions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and code DL for NLP using Python libraries.
- Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
- Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and code DL for NLP using Python libraries.
- Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords.
- Create Python Code that generates captions from the detected keywords.
21 hours
Overview
This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python
21 hours
Overview
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 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.
14 hours
Overview
Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση (onsite ή απομακρυσμένη) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το spaCy για να επεξεργαστούν πολύ μεγάλους όγκους κειμένου για να βρουν μοτίβα και να αποκτήσουν γνώσεις.
Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:
- Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το spaCy.
- Κατανοήστε την προσέγγιση spaCy για την Natural Language Processing (NLP) .
- Εξαγάγετε τα πρότυπα και αποκτήστε επιχειρηματικές γνώσεις από πηγές δεδομένων μεγάλης κλίμακας.
- Ενσωματώστε τη βιβλιοθήκη spaCy με υπάρχουσες εφαρμογές ιστού και παλαιού τύπου.
- Εγκαταστήστε το spaCy για να ζήσετε περιβάλλον παραγωγής για να προβλέψετε την ανθρώπινη συμπεριφορά.
- Χρησιμοποιήστε το spaCy για να επεξεργαστείτε το κείμενο για Deep Learning
Μορφή του μαθήματος
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
- Χειροκίνητη υλοποίηση σε εργασιακό περιβάλλον.
Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων
- Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.
- Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το spaCy, επισκεφθείτε τη διεύθυνση: https://spacy.io/
Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:
- Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το spaCy.
- Κατανοήστε την προσέγγιση spaCy για την Natural Language Processing (NLP) .
- Εξαγάγετε τα πρότυπα και αποκτήστε επιχειρηματικές γνώσεις από πηγές δεδομένων μεγάλης κλίμακας.
- Ενσωματώστε τη βιβλιοθήκη spaCy με υπάρχουσες εφαρμογές ιστού και παλαιού τύπου.
- Εγκαταστήστε το spaCy για να ζήσετε περιβάλλον παραγωγής για να προβλέψετε την ανθρώπινη συμπεριφορά.
- Χρησιμοποιήστε το spaCy για να επεξεργαστείτε το κείμενο για Deep Learning
Μορφή του μαθήματος
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
- Χειροκίνητη υλοποίηση σε εργασιακό περιβάλλον.
Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων
- Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.
- Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το spaCy, επισκεφθείτε τη διεύθυνση: https://spacy.io/
Upcoming NLP (Natural Language Processing) Courses
2021-06-04 09:30:00
7 hours
2021-06-04 09:30:00
7 hours
2021-06-07 09:30:00
28 hours
2021-06-07 09:30:00
35 hours
2021-06-28 09:30:00
21 hours
Other countries
Consulting
Online NLP (Natural Language Processing) courses, Weekend NLP courses, Evening Natural Language Processing training, Natural Language Processing boot camp, NLP instructor-led, Weekend NLP (Natural Language Processing) training, Evening NLP (Natural Language Processing) courses, NLP coaching, NLP (Natural Language Processing) instructor, NLP trainer, Natural Language Processing training courses, NLP classes, NLP (Natural Language Processing) on-site, NLP private courses, NLP (Natural Language Processing) one on one trainingOnline Natural Language Processing (NLP) courses, Weekend NLP courses, Evening NLP (Natural Language Processing) training, Natural Language Processing boot camp, Natural Language Processing (NLP) instructor-led, Weekend Natural Language Processing training, Evening NLP courses, NLP (Natural Language Processing) coaching, Natural Language Processing (NLP) instructor, NLP trainer, NLP (Natural Language Processing) training courses, NLP (Natural Language Processing) classes, NLP on-site, NLP (Natural Language Processing) private courses, NLP (Natural Language Processing) one on one training
.jpg "international air transport association (iata)")
