NLP Schulungen in Wien

Diese Live-Schulung in Wien (online oder vor Ort) richtet sich an Daten- und Marketingexperten auf mittlerem Niveau, die LLMs anwenden möchten, um öffentliche Stimmungen aus verschiedenen Textquellen wie Posts in sozialen Medien, Produktbewertungen und Kundenfeedback zu analysieren und zu interpretieren.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien der Stimmungsanalyse und ihre Anwendung mit LLMs zu verstehen.
• Vorverarbeitung und Vorbereitung von Datensätzen für die Sentimentanalyse.
• LLMs zu trainieren und fein abzustimmen, um die Stimmung im Text genau wiederzugeben.
• Analyse von Stimmungen in Echtzeit aus sozialen Medien und anderen Textquellen.
• Integration der Ergebnisse der Stimmungsanalyse in Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozesse.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Wien (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, KI-Entwickler und KI-Enthusiasten, die LLMs zur Durchführung verschiedener NLP-Aufgaben und zur Erstellung neuartiger und vielfältiger Inhalte für unterschiedliche Zwecke nutzen möchten.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Entwicklungsumgebung mit LLMs und wichtigen Werkzeugen einzurichten.
• NLU- und NLI-Aufgaben mit LLMs fachkundig durchzuführen.
• Wissensgraphen zu extrahieren, abzuleiten und effektiv zu nutzen.
• Dialoge mit LLMs für konversationelle Anwendungen zu generieren und zu verwalten.
• Bewertung der Qualität und Vielfalt der von LLMs und generativer KI erzeugten Inhalte.
• Anwendung ethischer Prinzipien, um Fairness und verantwortungsvolle Nutzung von LLMs zu gewährleisten.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, NLP-Forscher und KI-Enthusiasten, die das Innenleben von GPT-Modellen verstehen, die Möglichkeiten von GPT-3 und GPT-4 erkunden und lernen möchten, wie sie diese Modelle für ihre NLP-Aufgaben nutzen können. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Verstehen der Schlüsselkonzepte und Prinzipien hinter Generative Pre-trained Transformers. Verstehen der Architektur und des Trainingsprozesses von GPT-Modellen. Nutzung von GPT-3 für Aufgaben wie Texterstellung, -vervollständigung und -übersetzung. Erforschung der neuesten Fortschritte bei GPT-4 und seiner möglichen Anwendungen. GPT-Modelle auf eigene NLP-Projekte und -Aufgaben anzuwenden.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Wien (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens sowie NLP-Forscher und -Enthusiasten, die Hugging Face effektiv für NLP-Aufgaben nutzen möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Nutzen Sie ein Hugging Face Transformer-Modell und optimieren Sie es auf einen bestimmten Datensatz. Erwerben Sie die Fähigkeit, häufige NLP-Herausforderungen selbstständig anzugehen. Erstellen und teilen Sie Ihre Modelldemos effektiv. Optimieren Sie die Optimierung Ihrer Modelle für die Produktion. Setzen Sie Hugging Face Transformers ein, um eine Vielzahl von maschinellen Lernproblemen zu lösen.

Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, ein Großteil davon in Textform. Blogbeiträge, Tweets, Social Media und andere digitale Publikationen tragen immer wieder zu diesem wachsenden Datenbestand bei. Dieser von Ausbildern geleitete Live-Kurs konzentriert sich auf die Gewinnung von Einsichten und Bedeutungen aus diesen Daten. Mit Hilfe der Bibliotheken R Language and Natural Language Processing (NLP) kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter den Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind in verschiedenen Sprachen pro Kundenwunsch erhältlich. Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um ihre Bedeutung zu analysieren und zu berichten.

Format der

• Teil-Vortrag, Teilbesprechung, schwere Hands-on-Praxis, gelegentliche Tests zur Messung des Verständnisses

Dieser Kurs führt Linguisten oder Programmierer zur NLP in Python. Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltk.org (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber wir werden auch andere Bibliotheken verwenden, die für NLP relevant und nützlich sind. Im Moment können wir diesen Kurs in Python 2.x oder Python 3.x durchführen. Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话). Andere Sprachen können auch zur Verfügung gestellt werden, wenn vor der Buchung vereinbart wird.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praktiken.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, um dies zu vereinbaren.

ChatBots sind Computerprogramme, die über Chat-Schnittstellen automatisch menschliche Reaktionen simulieren. ChatBots helfen Organisationen, ihre Betriebseffizienz zu maximieren, indem sie einfachere und schnellere Optionen für ihre Benutzerinteraktionen bereitstellen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie Chatbots in Python . Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Grundlegendes zum Erstellen von Chatbots
• Erstellen, testen, implementieren und beheben Sie verschiedene Chatbots mit Python

Publikum

• Entwickler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Verwendung von Python Bibliotheken für NLP, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Bildunterschriften generiert.  Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Entwerfen und  codieren Sie DL für NLP unter Verwendung von Python Bibliotheken.
• Erstellen von Python Code, der eine umfangreiche Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert.
• Erstelle PythonCode, der aus den erkannten Schlüsselwörtern Bildunterschriften generiert.

Natural Language Generation (NLG) bezieht sich auf die Produktion von natürlichsprachlichem Text oder Sprache durch einen Computer In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python hochwertigen Text in natürlicher Sprache erstellen können, indem sie ihr eigenes NLG-System von Grund auf neu erstellen Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden auf Live-Lab-Projekte zur Generierung von Inhalten angewendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie NLG, um automatisch Inhalte für verschiedene Branchen zu generieren, von Journalismus über Immobilien bis hin zu Wetter- und Sportberichten Auswählen und Organisieren von Quellinhalt, Planen von Sätzen und Vorbereiten eines Systems zum automatischen Generieren von Originalinhalten Verstehen Sie die NLG-Pipeline und wenden Sie die richtigen Techniken in jeder Phase an Verstehen Sie die Architektur eines Natural Language Generation (NLG) -Systems Implementieren Sie die am besten geeigneten Algorithmen und Modelle für die Analyse und Bestellung Ziehen Sie Daten aus öffentlich verfügbaren Datenquellen sowie aus kuratierten Datenbanken, die als Material für generierten Text verwendet werden sollen Ersetze manuelle und mühsame Schreibprozesse durch computergenerierte, automatisierte Inhaltserstellung Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

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

Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein auf maschinellem Lernen basierendes Toolkit zur Verarbeitung von Text in natürlicher Sprache Es unterstützt die gebräuchlichsten NLP-Aufgaben, wie z B Spracherkennung, Tokenisierung, Satzsegmentierung, Teil-Spech-Tagging, Namensentitätsextraktion, Chunking, Parsing und Koreferenzierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit OpenNLP Modelle für die Verarbeitung textbasierter Daten erstellen können Als Grundlage für die Laborübungen dienen sowohl Trainingsdaten als auch kundenspezifische Datensätze Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie OpenNLP Laden Sie bestehende Modelle herunter und erstellen Sie eigene Modelle Trainieren Sie die Modelle auf verschiedenen Sample-Datensätzen Integrieren Sie OpenNLP in vorhandene Java-Anwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Am Ende der Schulung wird erwartet, dass die Teilnehmer mit den wesentlichen Python-Konzepten ausreichend ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren. Die Schulung zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen zu vermitteln, sondern auch das logische und operative Wissen über die darin enthaltene Technologie.

Dieses Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit spaCy sehr große Textmengen verarbeiten möchten, um Muster zu finden und Einblicke zu gewinnen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Sie spaCy.
• Verstehen Sie den Ansatz von spaCy zur Natural Language Processing (NLP) .
• Extrahieren Sie Muster und erhalten Sie Einblicke in das Geschäft aus umfangreichen Datenquellen.
• Integrieren Sie die spaCy-Bibliothek in vorhandene Web- und Legacy-Anwendungen.
• Stellen Sie spaCy in realen Produktionsumgebungen bereit, um menschliches Verhalten vorherzusagen.
• Verwenden Sie spaCy, um Text für Deep Learning vorzubereiten

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
• Um mehr über spaCy zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://spacy.io/

In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

TensorFlow™ ist eine Open-Source-Software-Bibliothek für numerische Berechnungen mit Datenfluss-Grafen. SyntaxNet ist ein Neural-Network Natural Language Processing Framework für TensorFlow. Word2Vec wird verwendet, um Vektor-Repräsentationen von Wörtern zu lernen, die "Wörter-Inbeddings" genannt werden. Word2vec ist ein besonders berechnet-effizientes Vorhersage-Modell für das Lernen von Wörterinbindungen aus Rohtext. Es kommt in zwei Geschmacksmodellen, dem Kontinuous Bag-of-Words Modell (CBOW) und dem Skip-Gram Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.) SyntaxNet und Word2Vec ermöglichen Benutzern die Erzeugung von Learned Embedding-Modellen aus Natural Language-Eintrag. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die mit SyntaxNet und Word2Vec Modellen in ihren TensorFlow Grafen arbeiten wollen. Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten:

• Verständnis TensorFlow’s Struktur und Ausführungsmechanismen
• in der Lage, Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchzuführen
• in der Lage, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, Überwachung
• in der Lage, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Einbruchsbedingungen, Baugraphen und Logging zu implementieren

Deeplearning4j ist eine Open-Source-Bibliothek, die für Java und Scala . DL4J ist in Hadoop und Spark integriert und wurde für den Einsatz in Geschäftsumgebungen auf verteilten GPU und CPUs entwickelt. Word 2Vec ist eine Methode , Vektordarstellungen von Worten der Berechnung von einem Team von Forschern an eingeführt Go Ogle Leitung von Tomas Mikolov. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die mithilfe von Deeplearning4J Word 2Vec-Modelle erstellen möchten.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die daran interessiert sind, dem geschriebenen englischen Text Bedeutung zu entziehen, obwohl das Wissen auch auf andere menschliche Sprachen übertragen werden kann. Der Kurs befasst sich mit der Verwendung von Texten, die von Menschen geschrieben wurden, z. B. Blog-Posts, Tweets usw. Beispielsweise kann ein Analyst einen Algorithmus einrichten, der auf der Grundlage einer umfangreichen Datenquelle automatisch zu einer Schlussfolgerung gelangt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die mit Spark NLP, das auf Apache Spark aufbaut, Modelle und Pipelines zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickeln, implementieren und skalieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung für die Erstellung von NLP-Pipelines mit Spark NLP einrichten.
• Verstehen der Funktionen, der Architektur und der Vorteile der Verwendung von Spark NLP.
• Die in Spark NLP verfügbaren vortrainierten Modelle zur Implementierung der Textverarbeitung verwenden.
• Lernen Sie, wie man Modelle aus Spark NLP für produktionsreife Projekte erstellt, trainiert und skaliert.
• Klassifizierung, Inferenz und Stimmungsanalyse auf reale Anwendungsfälle anwenden (klinische Daten, Einblicke in das Kundenverhalten usw.).

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die TextBlob zur Implementierung und Vereinfachung von NLP-Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Rechtschreibkorrekturen, Modellierung von Textklassifikationen usw. nutzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einrichten, um mit der Implementierung von NLP-Aufgaben mit TextBlob zu beginnen.
• Verstehen Sie die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von TextBlob.
• Lernen Sie, wie man mit TextBlob Textklassifikationssysteme erstellt.
• Gebräuchliche NLP-Aufgaben durchführen (Tokenisierung, WordNet, Sentiment-Analyse, Rechtschreibkorrektur, usw.)
• Mit einfachen APIs und wenigen Zeilen Code fortgeschrittene Implementierungen ausführen.