
Les cours de formation sur les processus de langage naturel (PNL) en direct, animés par un instructeur, démontrent par des discussions interactives et des exercices pratiques comment extraire les idées et la signification de ces données Utilisant différents langages de programmation tels que les bibliothèques Python et R et Natural Language Processing (NLP), nos formations combinent des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour aider les participants à comprendre la signification des données textuelles Les formations en PNL aident les participants à franchir le processus d'évaluation et d'application des bons algorithmes pour analyser les données et rendre compte de leur importance La formation en PNL est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Quebec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Quebec La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
J'ai aimé les exercices.
Office for National Statistics
Formation: Natural Language Processing with Python
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Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.
Leszek K
Formation: Artificial Intelligence Overview
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Il s’agit de l’un des meilleurs exercices pratiques de programmation que je connaisse.
Laura Kahn
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Identification humaine et détection de mauvais point de carte de circuit
王 春柱 - 中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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faire la démonstration de
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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A propos de la surface faciale.
中移物联网
Formation: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
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le dernier jour. partie génération
Accenture Inc
Formation: Python for Natural Language Generation
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Les sujets faisant référence à NLG. L'équipe a finalement pu apprendre quelque chose de nouveau avec des sujets intéressants, mais ce n'est que le dernier jour. Il y avait aussi plus d'activités pratiques que de diapositives, ce qui était bien.
Accenture Inc
Formation: Python for Natural Language Generation
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J'aime le fait qu'il se concentre davantage sur le comment faire des différentes méthodes de résumé de texte
Formation: Text Summarization with Python
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thèmes, attitude amicale du présentateur
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Formation: Artificial Intelligence Overview
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C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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J'aime le fait qu'il se concentre davantage sur le comment faire des différentes méthodes de résumé de texte
Formation: Text Summarization with Python
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Nos clients


















































Sous-catégories Natural Language Processing
Plans de cours NLP
ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.
à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.
format du cours
- partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension
Le cours expliquera comment utiliser du texte écrit par des humains, tels que des billets de blog, des tweets, etc.
Par exemple, un analyste peut configurer un algorithme qui aboutira automatiquement à une conclusion basée sur une source de données étendue.
SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow.
Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.)
Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle.
Audience
Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques.
Après avoir terminé ce cours, les délégués :
Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging
Word 2Vec est une méthode de calcul des représentations vectorielles des mots introduits par une équipe de chercheurs de Go Ogle dirigée par Tomas Mikolov.
Public
Ce cours est destiné aux chercheurs, ingénieurs et développeurs cherchant à utiliser Deeplearning4J pour construire des modèles Word 2Vec.
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 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
Audience
- Developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez spaCy.
- Comprenez l'approche de spaCy en matière de Natural Language Processing (NLP) .
- Extrayez des modèles et obtenez des informations sur les entreprises à partir de sources de données à grande échelle.
- Intégrez la bibliothèque spaCy aux applications Web et existantes existantes.
- Déployez spaCy dans des environnements de production afin de prédire le comportement humain.
- Utilisez SpaCy pour pré-traiter du texte pour l' Deep Learning
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur spaCy, rendez-vous sur: https://spacy.io/
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.).
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.
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