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: Traitement Automatique du Langage Naturel avec 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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Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Formation: Natural Language Processing with TensorFlow
the way he present everything with examples and training was so useful
Ibrahim Mohammedameen - TWPI
Formation: Natural Language Processing with TensorFlow
Very knowledgeable
Usama Adam - TWPI
Formation: Natural Language Processing with TensorFlow
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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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.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
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Sous-catégories Natural Language Processing
Plans de cours NLP
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
7 hours
Aperçu
Ce cours a été créé à l’intention des gestionnaires, des architectes de solutions, des responsables de l’innovation, des directeurs techniques, des architectes de logiciels et de toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus proches pour son développement.
21 hours
Aperçu
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
Aperçu
Les ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement des réponses humaines via des interfaces de discussion. Les ChatBots aident les organisations à optimiser l'efficacité de leurs opérations en fournissant des options plus simples et plus rapides pour leurs interactions avec les utilisateurs.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à construire des chatbots en Python .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les bases de la construction de chatbots
- Construire, tester, déployer et dépanner divers chatbots à l'aide de Python
Public
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à construire des chatbots en Python .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les bases de la construction de chatbots
- Construire, tester, déployer et dépanner divers chatbots à l'aide de Python
Public
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
28 hours
Aperçu
Deep Learning for NLP permet à une machine d'apprendre un traitement de langage simple à complexe Parmi les tâches actuellement possibles figurent la traduction de la langue et la génération de légendes pour les photos DL (Deep Learning) est un sous-ensemble de ML (Machine Learning) Python est un langage de programmation populaire qui contient des bibliothèques pour Deep Learning for NLP Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les bibliothèques Python pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Concevoir et coder DL pour NLP en utilisant des bibliothèques Python Créer un code Python qui lit une collection substantielle d'images et génère des mots-clés Créer un code Python qui génère des légendes à partir des mots clés détectés Public Programmeurs ayant un intérêt pour la linguistique Les programmeurs qui cherchent une compréhension de la PNL (traitement du langage naturel) Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
La génération de langage naturel (NLG) se réfère à la production de textes ou de discours en langage naturel par un ordinateur Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser Python pour produire du texte en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système NLG à partir de zéro Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez le format NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par les rapports météorologiques et sportifs Sélectionnez et organisez le contenu source, planifiez des phrases et préparez un système de génération automatique de contenu original Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG) Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et la commande Tirer les données des sources de données disponibles au public ainsi que des bases de données organisées pour les utiliser comme matériau pour le texte généré Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux avec la création de contenu automatisée générée par ordinateur Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
Ce cours a été conçu pour les personnes intéressées par l'extraction de signification d'un texte écrit en anglais, bien que ces connaissances puissent également être appliquées à d'autres langues.
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.
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.
21 hours
Aperçu
il est estimé que les données non structurées représentent plus de 90 pour cent de toutes les données, une grande partie sous la forme de texte. Blog posts, tweets, les médias sociaux, et d’autres publications numériques ajoutent continuellement à ce corps croissant de données.
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
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
21 hours
Aperçu
Cette séance de formation en classe explorera les techniques de la PNL en conjonction avec l'application de l'IA et de la robotique dans les affaires Les délégués entreprendront des exercices sur ordinateur et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant Python .
14 hours
Aperçu
La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les techniques d'apprentissage automatique et de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour extraire de la valeur à partir de données textuelles À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Résoudre des problèmes de science des données basés sur du texte avec un code réutilisable de haute qualité Appliquer différents aspects de scikitlearn (classification, clustering, régression, réduction de dimension) pour résoudre des problèmes Construire des modèles d'apprentissage automatique efficaces en utilisant des données textuelles Créer un ensemble de données et extraire des entités à partir d'un texte non structuré Visualiser les données avec Matplotlib Construire et évaluer des modèles pour mieux comprendre Résoudre les erreurs d'encodage de texte Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
35 hours
Aperçu
À la fin de la formation, les délégués devraient être suffisamment familiarisés avec les concepts essentiels de python et devraient être en mesure d'utiliser suffisamment NLTK pour mettre en œuvre la plupart des opérations basées sur la PNL et le ML. La formation vise à donner non seulement une connaissance de l’exécution, mais également une connaissance logique et opérationnelle de la technologie qu’elle contient.
28 hours
Aperçu
Ce cours présente aux linguistes ou aux programmeurs la PNL en Python . Durant ce cours, nous utiliserons principalement nltk.org (Kit de langage naturel), mais nous utiliserons également d’autres bibliothèques pertinentes et utiles pour la PNL. Pour le moment, nous pouvons mener ce cours en Python 2.x ou Python 3.x. Les exemples sont en anglais ou en mandarin (). D'autres langues peuvent également être mises à disposition si convenu avant la réservation.
14 hours
Aperçu
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très gros volumes de texte afin de rechercher des modèles et de mieux comprendre.
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/
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/
14 hours
Aperçu
Dans Python Machine Learning, la fonction de synthèse de texte est capable de lire le texte d'entrée et de produire un résumé de texte Cette fonctionnalité est disponible depuis la ligne de commande ou sous la forme d'une API / bibliothèque Python Une application passionnante est la création rapide de résumés exécutifs; ceci est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin d'examiner de grandes quantités de données textuelles avant de générer des rapports et des présentations Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Python pour créer une application simple qui génère automatiquement un résumé du texte saisi À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez un outil de ligne de commande qui résume le texte Concevoir et créer du code de synthèse de texte en utilisant des bibliothèques Python Évaluer trois bibliothèques de résumés Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
35 hours
Aperçu
TensorFlow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique utilisant des graphiques de flux de données.
SyntaxNet est une structure de traitement de langage naturel par réseau de neurones pour TensorFlow .
Word 2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles de mots, appelées "imbrications de mots". Word 2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en calcul pour l’intégration de mots à partir de texte brut. Il se décline en deux saveurs, le sac-of-continu Word modèle s (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.).
Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word 2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d’apprentissage intégré à partir de l’entrée en langage naturel.
Public
Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs souhaitant travailler avec les modèles SyntaxNet et Word 2Vec dans leurs graphiques TensorFlow .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
- être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- être capable de mettre en œuvre une production avancée telle que des modèles de formation, des conditions d'intégration, la création de graphiques et la journalisation
SyntaxNet est une structure de traitement de langage naturel par réseau de neurones pour TensorFlow .
Word 2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles de mots, appelées "imbrications de mots". Word 2vec est un modèle prédictif particulièrement efficace en calcul pour l’intégration de mots à partir de texte brut. Il se décline en deux saveurs, le sac-of-continu Word modèle s (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.).
Utilisés en tandem, SyntaxNet et Word 2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d’apprentissage intégré à partir de l’entrée en langage naturel.
Public
Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs souhaitant travailler avec les modèles SyntaxNet et Word 2Vec dans leurs graphiques TensorFlow .
Une fois ce cours terminé, les délégués:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
- être capable d'effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- être capable d'évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- être capable de mettre en œuvre une production avancée telle que des modèles de formation, des conditions d'intégration, la création de graphiques et la journalisation
14 hours
Aperçu
Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée, à code source ouvert, écrite pour Java et Scala . Intégré à Hadoop et Spark, DL4J est conçu pour être utilisé dans les environnements professionnels utilisant des processeurs GPU et des processeurs distribués.
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.
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.
Autres régions
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Conseil
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