NLPのトレーニングコース

NLPのトレーニングコース

ローカルのインストラクターによるライブのNatural Language Process(NLP)トレーニングコースでは、インタラクティブなディスカッションや実践的な練習を通して、このデータから洞察と意味を抽出する方法を実演しています。私たちのトレーニングは、PythonやRなどのさまざまなプログラミング言語やNLPライブラリを利用して、コンピュータサイエンス、人工知能、コンピュータ言語のコンセプトとテクニックを組み合わせ、参加者がテキストデータの意味を理解するのを支援します。 NLPのトレーニングは、適切なアルゴリズムを評価して適用してデータを分析し、その重要性を報告するプロセスを順を追って説明します。 NLPトレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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NLP (Natural Language Processing)サブカテゴリ

Natural Language Processingコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
7 hours
概要
このコースは、管理者、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、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に最も近い予測に関心のある人を対象としています。
21 hours
概要
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
概要
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。
28 hours
概要
NLP のための

深い学習は、マシンが複雑な言語処理に簡単に学ぶことができます。現在可能なタスクの中には、写真の言語の翻訳とキャプションの生成があります。DL (ディープラーニング) は ML (機械学習) のサブセットです。Python は、NLP のための深い学習のためのライブラリが含まれている一般的なプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、画像のセットを 処理し、キャプションを生成するアプリケーションを作成するように NLP (自然言語処理) の Python ライブラリを使用することを学びます。

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:

Python ライブラリを使用した NLP のための - デザインと コード DL
- は、画像の大幅に膨大なコレクションを読み取り、キーワードを生成する Python コードを作成し
- は が検出されたキーワードからキャプションを生成する Python コードを作成し

観客

- プログラマー 言語学に興味を持って
NLP の理解を求める - プログラマ (自然言語処理)
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
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
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このコースは書かれた英語のテキストから意味を抽出することに興味がある人々のために設計されています、知識は他の人間の言語にも同様に適用されることができます。

このコースでは、ブログ記事、ツイートなど、人間が書いたテキストをどのように利用するかについて説明します。

たとえば、アナリストは、広範囲のデータソースに基づいて自動的に結論に達するアルゴリズムを設定できます。
21 hours
概要
非構造化データは、すべてのデータの 90% 以上を占めると推定されており、その大部分はテキストの形式になっています。ブログの投稿、ツイート、ソーシャルメディア、その他のデジタルパブリケーションは、この増大するデータの本体に継続的に追加されます。

はこのインストラクター主導のライブコースであり、このデータから洞察と意味を抽出することを中心にしています。R 言語と自然言語処理 (NLP) ライブラリを利用して、私たちは、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学の概念と技法を組み合わせて、テキストデータの背後にある意味をアルゴリズム的に理解します。データサンプルは、顧客の要件ごとにさまざまな言語で使用できます。

このトレーニングの最後までに

は、異なるソースからデータセット (大小) を準備し、その意義を分析して報告するための適切なアルゴリズムを適用することができます。

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、ヘビーハンズオン練習、
理解を測るための時折のテスト
21 hours
概要
この教室ベースのトレーニングセッションは、ビジネスで AI とロボティクスのアプリケーションと一緒に NLP のテクニックを探求します。デリゲートは、Python

を使用して コンピュータベースの例とケーススタディの解決演習を実施します
14 hours
概要
Apache OpenNLP ライブラリは、自然言語テキストを処理するための機械学習ベースのツールキットです。言語の検出、トークナイゼーション、文のセグメンテーション、品詞のタグ付け、名前付きエンティティの抽出、チャンク、解析、おけるの解決など、最も一般的な NLP タスクをサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、OpenNLP を使用してテキストベースのデータを処理するモデルを作成する方法について説明します。サンプルのトレーニングデータと同様にカスタマイズされたデータセットは、演習の演習の基礎として使用されます。

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:

- OpenNLP
のインストールと設定 - は、既存のモデルをダウンロードするだけでなく、独自の
を作成する - は、サンプルデータの様々なセットのモデルを訓練する
既存の Java アプリケーションと OpenNLP を統合する -

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
は、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習と NLP (自然言語処理) 技術を使用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:

- は、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
は、トレーニングの終わりまでに代表者が十分に不可欠な python の概念が装備されていることが期待され、十分に NLP と ML ベースの操作のほとんどを実装する NLTK を使用することができる必要があります。トレーニングは、実行の知識だけでなく、その技術の論理的かつ運用上の知識を提供することを目的としています。
28 hours
概要
このコースでは、言語学者またはプログラマーをPython NLPについて紹介します。このコースでは、主にnltk.org(自然言語ツールキット)を使用しますが、NLPに関連した便利な他のライブラリも使用します。現時点では、このコースはPython 2.xまたはPython 3.xで実施できます。例は英語または標準中国語(普通語)です。予約前に同意すれば、他の言語も使用可能にすることができます。
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、spaCyを使用して大量のテキストを処理し、パターンを見つけて洞察を得ることを望む開発者およびデータサイエンティストを対象としています。

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。

- spaCyをインストールして設定します。
- spaCyのNatural Language Processing (NLP)に対するアプローチを理解する。
- 大規模なデータソースからパターンを抽出し、ビジネス上の洞察を得る。
- spaCyライブラリを既存のWebおよびレガシーアプリケーションと統合します。
- 人間の行動を予測するために、実際の運用環境にSpaCyを導入します。
- SpaCyを使用して、 Deep Learning用のテキストを前処理する

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- 実習ラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- 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。
- spaCyの詳細については、次のURLをご覧ください。https://spacy.io/
14 hours
概要
Python の機械学習において、テキスト要約機能は入力テキストを読み出し、 テキスト 要約を生成することができます。この機能 は、コマンドラインまたは Python API/ライブラリとして から 利用できます。1つの刺激的なアプリケーションは、エグゼクティブ・サマリーの速い作成です。 これは、レポートやプレゼンテーションを生成する前に テキストデータの大規模なボディ 確認 必要がある組織にとって特に便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Python を使用して、入力 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する を学習します。

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:

- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.

SyntaxNet is a neural-network Natural Language Processing framework for TensorFlow.

Word2Vec is used for learning vector representations of words, called "word embeddings". Word2vec is a particularly computationally-efficient predictive model for learning word embeddings from raw text. It comes in two flavors, the Continuous Bag-of-Words model (CBOW) and the Skip-Gram model (Chapter 3.1 and 3.2 in Mikolov et al.).

Used in tandem, SyntaxNet and Word2Vec allows users to generate Learned Embedding models from Natural Language input.

Audience

This course is targeted at Developers and engineers who intend to work with SyntaxNet and Word2Vec models in their TensorFlow graphs.

After completing this course, delegates will:

- understand TensorFlow’s structure and deployment mechanisms
- be able to carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- be able to assess code quality, perform debugging, monitoring
- be able to implement advanced production like training models, embedding terms, building graphs and logging
14 hours
概要
Deeplearning4jは、 JavaとScala用に書かれたオープンソースの分散型ディープラーニングライブラリです。 HadoopおよびSparkと統合されたDL4Jは、分散GPUおよびCPU上のビジネス環境で使用されるように設計されています。

Word 2Vecは、Tom os Mikolovが率いるGo ogleの研究チームによって導入された単語のベクトル表現を計算する方法です。

観客

このコースは、 Word 2Vecモデルの構築にDeeplearning4Jを利用しようとしている研究者、エンジニア、開発者を対象としています。
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