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

お客様の声

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NLPサブカテゴリ

NLPコース概要

CodeNameDurationOverview
aiintArtificial Intelligence Overview7 hoursこのコースは、マネージャ、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、および適用された人工知能の概要とその開発の最も近い予測に興味のある人向けに作成されています。
nlpNatural Language Processing21 hoursこのコースは、英語の文章から意味を抽出することに興味がある人向けに作られていますが、その知識は他の人間の言語にも適用できます。

このコースでは、ブログ投稿、つぶやきなど、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。

例えば、アナリストは広範な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することができます。
python_nltkNatural Language Processing with Python28 hoursこのコースは、Python で NLP に言語学者やプログラマを紹介します。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、また、我々は NLP のための関連する有用な を他のライブラリを使用します。現時点では、python 2.x または python 3.x でこのコースを実施することができます。例は英語またはマンダリン (普通话) にあります。他の言語も予約する前に合意した場合に利用できるようにすることができます。
tsflw2vNatural Language Processing with TensorFlow35 hoursTensorFlow ™ は、データフローグラフを用いた数値計算のためのオープンソースソフトウェアライブラリです。

SyntaxNet は、TensorFlow のためのニューラルネットワーク自然言語処理フレームワークです。

Word2Vec は、"語込み" と呼ばれる単語のベクトル表現を学習するために使用されます。Word2vec は、生のテキストから単語込みを学習するための、特に計算効率の高い予測モデルです。これは、2つのフレーバー、連続袋の単語モデル (CBOW) とスキップグラムモデル (Mikolov et al の章3.1 と 3.2) で来ています。

タンデム、SyntaxNet、Word2Vec で使用される

は、ユーザーが自然言語入力から学習した埋め込みモデルを生成することができます。

観客

このコースは、TensorFlow グラフで SyntaxNet と Word2Vec モデルを操作する開発者やエンジニアを対象としています。

このコースを修了すると、デリゲートは次のようになります。

- TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
- は、インストール/プロダクション環境/アーキテクチャのタスクと構成を実行することができます
- は、コードの品質を評価し、デバッグを実行し、
を監視することができます - は、トレーニングモデルのような高度な生産を実装することができる, 用語を埋め込む, グラフを構築し、ロギング
w2vdl4jNLP with Deeplearning4j14 hoursDeeplearning4j は、Java と Scala 用に書かれたオープンソースの分散型の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、分散型 gpu および cpu のビジネス環境で使用するように設計しています。

Word2Vec はトマス Mikolov によって導かれる Google の研究者のチームによってもたらされる単語のベクトル表現を計算する方法である。

観客

このコースは、Word2Vec モデルを構築するために Deeplearning4J を活用しようとしている研究者、エンジニア、開発者に向けられています。
aitechArtificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP21 hoursThis 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.
nlpwithrNLP: Natural Language Processing with R21 hoursは、非構造化データがすべてのデータの 90% 以上を占めていると推定されており、その多くはテキスト形式になっています。ブログの投稿、つぶやき、ソーシャルメディア、およびその他のデジタル出版物は、継続的にデータのこの成長体に追加します。

このコースでは、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) ライブラリを活用して、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学など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に理解します。データサンプルは、お客様の要件ごとにさまざまな言語で使用できます。

このトレーニング参加者の終わりまでに

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。

聴衆 言語学者とプログラマー

形式のコース パート講演、パート討論、重い実地練習、時折テスト理解を測る
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 hours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
nlgPython for Natural Language Generation21 hours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
python_nlpNatural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK35 hours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。
opennlpOpenNLP for Text Based Machine Learning14 hoursApache 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
textsumText Summarization with Python14 hoursPython 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
dlfornlpDeep Learning for NLP (Natural Language Processing)28 hoursNLP 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
NPL_LBGNatural Language Processing - AI/Robotics21 hours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
chatbotpythonBuilding Chatbots in Python21 hoursChatBots 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。ChatBots は、ユーザー操作の簡単で迅速なオプションを提供することにより、組織の業務効率を最大限に高めます。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように Python で chatbots 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:

- 建物 chatbots
の基礎を理解する - Python
を使用したさまざまな chatbots のビルド、テスト、展開、およびトラブルシューティング

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
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