Hugging Face for Natural Language Processing (NLP)のトレーニングコース

このコースは、マネージャー、ソリューション アーキテクト、イノベーション担当者、CTO、ソフトウェア アーキテクト、および応用人工知能の概要とその開発の最も近い予測に興味がある人を対象に作成されました。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実習
。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コース・カスタマイズ・オプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

ChatBotsは、チャットインタフェースを介して人間の反応を自動的にシミュレートするコンピュータプログラムです。 ChatBotは、ユーザーの操作をより簡単かつ迅速にすることで、組織が運用効率を最大化するのに役立ちます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonチャットボットを構築する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• チャットボット構築の基本を理解する
• Pythonを使用してさまざまなチャットボットを構築、テスト、デプロイ、およびトラブルシューティングする

観客

• 開発者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、参加者は写真のセットを処理してキャプションを生成するアプリケーションを作成しながら、NLPのためのライブラリの使い方を学びます；

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ライブラリを使ってNLPのためのDLを設計し、コード化する
。
• 膨大な画像を読み込んでキーワードを生成するコードを作成する。
• 検出されたキーワードからキャプションを生成するコードを作成します。

このインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、GPT モデルの内部動作を理解し、GPT-3 および GPT の機能を探索したいと考えているデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、NLP 研究者、および AI 愛好家を対象としています。 4、NLP タスクにこれらのモデルを活用する方法を学びます。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

Generative Pre-trained Transformers の背後にある重要な概念と原則を理解します。 GPT モデルのアーキテクチャとトレーニング プロセスを理解します。テキストの生成、補完、翻訳などのタスクに GPT-3 を利用します。 GPT-4 の最新の進歩とその潜在的なアプリケーションを探ってください。 GPT モデルを独自の NLP プロジェクトとタスクに適用します。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、LLM を使用してさまざまな NLP タスクを実行し、さまざまな目的に合わせて斬新で多様なコンテンツを作成したいと考えている中級レベルのデータ サイエンティスト、AI 開発者、および AI 愛好家を対象としています。 。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

• LLM と必須ツールを備えた開発環境を確立します。
• LLM を使用して NLU および NLI タスクを専門的に実行します。
• ナレッジグラフを効果的に抽出、推論、活用します。
• 会話型アプリケーション用の LLM を使用してダイアログを生成および管理します。
• LLM と生成 AI によって生成されたコンテンツの品質と多様性を評価します。
• 倫理原則を適用し、LLM の公平性と責任ある使用を確保します。

自然言語生成 (NLG) は、コンピュータによる自然言語のテキストまたは音声の生産を指します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用して、独自の NLG システムをゼロから構築することによって、高品質な自然言語のテキストを生成する方法について説明します。ケーススタディも検討され、関連する概念は、コンテンツを生成するためのライブラボプロジェクトに適用されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• は、NLG を使用して、ジャーナリズム、不動産、気象、スポーツレポートなど、さまざまな業種のコンテンツを自動的に生成し
• ソースコンテンツの選択と整理、文章のプランニング、オリジナルコンテンツの自動生成のためのシステムの準備
• は NLG のパイプラインを理解し、各段階で適切な技術を適用する
• 自然言語生成 (NLG) システムのアーキテクチャを理解する
• 解析および順序付けに最適なアルゴリズムとモデルを実装する
• は、一般に利用可能なデータソースからデータをプルし、生成されたテキストの材料として使用するキュレーションデータベース
• は、コンピュータ生成、自動化されたコンテンツの作成とマニュアルと労力を書くプロセスを置き換える

観客

• 開発者
• データサイエンティスト

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習