Cursos de NLP (es. PLN)

NLP (es. PLN) Training

Capacitación en Procesamiento de Lenguajes Naturales (PLN o NLP) - un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano.

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Programas de los Cursos de NLP (es. PLN)

Código Nombre Duración Información General
nlpwithr Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R 21 horas Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos. Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente. Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado. Audiencia Lingüistas y programadores Formato del curso Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
tsflw2v Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow 35 horas TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos. SyntaxNet es una estructura de procesamiento de lenguaje natural de la red neuronal para TensorFlow. Word2Vec se utiliza para el aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras, llamadas "embeddings palabra". Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para aprender las incorporaciones de palabras a partir de texto en bruto. Viene en dos sabores, el modelo continuo de la bolsa-de-palabras (CBOW) y el modelo de Skip-Gram (capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov y otros). Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permite a los usuarios generar modelos de incorporación aprendida de entrada de lenguaje natural. Audiencia Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow. Después de completar este curso, los delegados: Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
python_nltk Procesamiento de Lenguajes Naturales con Python 28 horas Este curso introduce a los lingüistas o programadores a la PNL en Python. Durante este curso utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.x o Python 3.x. Los ejemplos son en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden ponerse a disposición si se acuerda antes de reservar.
nlp Procesamiento de Lenguajes Naturales 21 horas Este curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer significado del texto escrito en inglés, aunque el conocimiento se puede aplicar a otros lenguajes humanos. El curso cubrirá cómo hacer uso de textos escritos por humanos, como blogs, tweets, etc ... Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automática basada en una fuente de datos extensa.
w2vdl4j NLP con Deeplearning4j 14 horas Deeplearning4j es una biblioteca de código abierto y de aprendizaje profundo escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPUs y CPU distribuidas. Word2Vec es un método de computación de representaciones vectoriales de palabras introducidas por un equipo de investigadores de Google liderado por Tomas Mikolov. Audiencia Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec.
aitech Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL 21 horas 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.
dlfornlp Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) 28 horas Deep Learning for NLP allows a machine to learn simple to complex language processing. Among the tasks currently possible are language translation and caption generation for photos. DL (Deep Learning) is a subset of ML (Machine Learning). Python is a popular programming language that contains libraries for Deep Learning for NLP. In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python libraries for NLP (Natural Language Processing) as they create an application that processes a set of pictures and generates captions.  By the end of this training, participants will be able to: Design and code DL for NLP using Python libraries Create Python code that reads a substantially huge collection of pictures and generates keywords Create Python Code that generates captions from the detected keywords Audience Programmers with interest in linguistics Programmers who seek an understanding of NLP (Natural Language Processing)  Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Neuralnettf Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo 28 horas Este curso le proporcionará conocimientos en redes neuronales y, en general, en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo (algoritmos y aplicaciones). Este entrenamiento se enfoca más en los fundamentos, pero lo ayudará a elegir la tecnología adecuada: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. Los ejemplos están hechos en TensorFlow.
textsum Text Summarization with Python 14 horas In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations. In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text. By the end of this training, participants will be able to: Use a command-line tool that summarizes text. Design and create Text Summarization code using Python libraries. Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 Audience Developers Data Scientists Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
opennlp OpenNLP for Text Based Machine Learning 14 horas The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution. In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure OpenNLP Download existing models as well as create their own Train the models on various sets of sample data Integrate OpenNLP with existing Java applications Audience Developers Data scientists Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
pythontextml Python: Aprendizaje automático con texto 21 horas En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar las técnicas correctas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer valor de los datos basados en texto. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Resuelva problemas de ciencias de datos basados en texto con código reutilizable de alta calidad Aplicar diferentes aspectos de scikit-learn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados en texto Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado Visualice los datos con Matplotlib Construya y evalúe modelos para obtener información Solucionar problemas de errores de codificación de texto Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
nlg Python for Natural Language Generation 21 horas La generación de lenguaje natural (NLG) se refiere a la producción de texto o discurso en lenguaje natural por una computadora. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos. Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG) Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado y generado por computadora Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Próximos Cursos

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Promociones

Curso Ubicación Fecha Precio del Curso [A distancia / Presencial]
MongoDB for Developers Madrid Mar, 2018-03-06 09:30 2520EUR / 3420EUR
Red Neuronal en R Zaragoza Jue, 2018-03-15 09:30 3357EUR / 3557EUR
Agile Software Testing Madrid Mié, 2018-03-21 09:30 2430EUR / 3330EUR
Introducción MoDAF/NAF Madrid Vie, 2018-03-23 09:30 1422EUR / 1972EUR
Hadoop for Data Analysts Valencia Jue, 2018-06-14 09:30 3672EUR / 3872EUR

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