Cursos de NLP

NLP Training

Natural Language Processing, Natural Language Processing courses

Testi...Client Testimonials

Natural Language Processing with Python

I did like the exercises

- Office for National Statistics

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Knowledgeable trainer

Sridhar Voorakkara - INTEL R&D IRELAND LIMITED

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

I was amazed at the standard of this class - I would say that it was university standard.

David Relihan - INTEL R&D IRELAND LIMITED

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Very good all round overview.Good background into why Tensorflow operates as it does.

Kieran Conboy - INTEL R&D IRELAND LIMITED

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.

Sharon Ruane - INTEL R&D IRELAND LIMITED

Subcategorías

Programas de los Cursos de NLP

Código Nombre Duración Información General
Neuralnettf Fundamentos de Redes Neuronales Usando TensorFlow como Ejemplo 28 horas This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm,  deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you choosing the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow. TensorFlow Basics Creation, Initializing, Saving, and Restoring TensorFlow variables Feeding, Reading and Preloading TensorFlow Data How to use TensorFlow infrastructure to train models at scale Visualizing and Evaluating models with TensorBoard TensorFlow Mechanics Inputs and Placeholders Build the GraphS Inference Loss Training Train the Model The Graph The Session Train Loop Evaluate the Model Build the Eval Graph Eval Output The Perceptron Activation functions The perceptron learning algorithm Binary classification with the perceptron Document classification with the perceptron Limitations of the perceptron From the Perceptron to Support Vector Machines Kernels and the kernel trick Maximum margin classification and support vectors Artificial Neural Networks Nonlinear decision boundaries Feedforward and feedback artificial neural networks Multilayer perceptrons Minimizing the cost function Forward propagation Back propagation Improving the way neural networks learn Convolutional Neural Networks Goals Model Architecture Principles Code Organization Launching and Training the Model Evaluating a Model
aitech Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL 21 horas 大数据下的分布式  数据挖掘方法(训练单机型+分布式的预测: 传统机器学习算法+Mapreduce 分布式预测,) Apache Spark MLlib 推荐与广告精准投放: 自然语言的部分 文本聚类,文本分类(标签),同义词 用户profile还原,标签体系 推荐算法的策略 类之间的lift, 类内的lift, 如何精准 如何构建推荐算法的闭环 逻辑回归,RankingSVM, 特征识别:(深度学习与图形的自动特征识别) 自然语言 中文分词 主题模型(文本聚类) 文本分类 提取关键词 语义分析 sementic parser, word2vec到词向量 RNN Long short-term memory (TSTM) Architecture
nlpwithr Natural Language Processing (NLP) with 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 Introducciòn PNL y R vs Python Instalación y configuración de R Studio Instalación de paquetes R relacionados con procesamiento de lenguaje natural (NLP). Una visión general de las capacidades de manipulación de textos de R Comenzar con un proyecto de PNL en R Lectura e importación de archivos de datos en R Manipulación de texto con R Agrupación de documentos en R Partes del etiquetado de voz en R El análisis de oraciones en R Trabajo con expresiones regulares en R Reconocimiento de entidades nombradas en R Tema de modelado en R Clasificación de texto en R Trabajar con conjuntos de datos muy grandes Visualización de los resultados Mejoramiento Integración de R con otros lenguajes (Java, Python, etc.) Comentarios de cierre
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. Breve Introducción a los Métodos de PNL Tokenización de palabras y oraciones Clasificación de texto análisis de los sentimientos corrección ortográfica Extracción de información Analizando Significado extracción Respuesta a pregunta Visión General de la Teoría de la PNL Probabilidad Estadística Aprendizaje automático Modelado del lenguaje n-gram Bayes ingenuos Clasificadores máximos Modelos de secuencia (Hidden Markov Models) Dependencia probabilística Análisis de componentes Modelos vectoriales de espacio de significado
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. Descripción de los paquetes de Python relacionados con PNL   Introducción a la PNL (ejemplos en Python, por supuesto) Manipulación de texto simple Búsqueda de texto Contando palabras División de textos en palabras Dispersión léxica Procesamiento de estructuras complejas Representación de texto en listas Listas de indización Colocaciones Bigrams Distribuciones de frecuencia Condiciona con palabras Comparación de palabras (comienza, termina con, islora, isalpha, etc ...) Comprensión del lenguaje natural Desambiguación de Sentido de Palabra Resolución del pronombre Traducciones automáticas (estadísticas, reglas basadas, literales, etc ...) Ceremonias PNL en Python en ejemplos Acceso a Text Corpora y Recursos Lexical Fuentes comunes para los corpus Distribuciones de frecuencia condicional Contar Palabras por Género Crear propio corpus Pronunciando Diccionario Léxico de Shoebox y Toolbox Sentidos y Sinónimos Jerarquías Relaciones léxicas: Merónimos, Holónimos Similitud semántica Procesamiento de texto en bruto Haciendo estrangular extraer partes de la cadena acceso a personajes individuales buscar, reemplazar, dividir, unir, indexar, etc ... usando expresiones regulares detección de patrones de palabras derivando tokenización normalización del texto Segmentación de palabras (especialmente en chino) Categorización y etiquetado de palabras Tagged Corpora Fichas etiquetadas Conjunto de etiquetas de parte del habla Diccionarios Python Palabras para la asignación Propertieis Etiquetado automático Determinación de la categoría de una palabra (morfológica, sintáctica, semántica) Clasificación de texto (aprendizaje automático) Clasificación supervisada Segmentación de oraciones Validación cruzada Árboles de decisión Extraer información del texto Chunking Ching Etiquetas vs Arboles Analizando la estructura de la oración Gramática Libre de Contexto Analizadores Gramáticas basadas en características de construcción Características gramaticales Procesamiento de estructuras de características Analizar el significado de las oraciones Semántica y Lógica Lógica proposicional Lógica de primer orden Semántica del discurso Gestión de datos lingüísticos Formatos de datos (Léxico vs Texto) Metadatos
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 Empezando Instalación e instalación Fundamentos de TensorFlow Creación, inicialización, almacenamiento y restauración de variables TensorFlow Alimentación, lectura y precarga de los datos de TensorFlow Cómo usar la infraestructura de TensorFlow para entrenar modelos a escala Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard TensorFlow Mecánica 101 Preparar los datos Descargar Entradas y marcadores de posición Construir el gráfico Inferencia Pérdida Formación Entrenar el modelo La gráfica La sesión Tren de bucle Evaluar el modelo Construir el Gráfico de Eval Salida de Eval Uso Avanzado Enhebrado y Colas Distribuido TensorFlow Escribir documentación y compartir su modelo Personalización de lectores de datos Uso de GPUs Manipulación de archivos de modelo TensorFlow Servicio TensorFlow Introducción Tutorial de servicio básico Tutorial de servicio avanzado Tutorial del modelo de inicio de servicio Introducción a SyntaxNet Análisis de entrada estándar Anotar un Corpus Configuración de los scripts de Python Construyendo un oleoducto de PNL con SyntaxNet Obtención de datos Etiquetado de parte del habla Entrenamiento del sintaxis POS Tagger Preprocesamiento con el Tagger Análisis de dependencia: Análisis basado en la transición Entrenamiento de un analizador Paso 1: Pretraining local Formación de un analizador Paso 2: Formación global Representaciones Vectoriales de Palabras Motivación: ¿Por qué aprender las incorporaciones de palabras? Aumentar la escala con el entrenamiento con interferencia de ruido El modelo Skip-gram Construyendo el Gráfico Formación del modelo Visualización de los Embeddings aprendidos Evaluación de Embeddings: Razonamiento analógico Optimización de la implementación
pythontextml Python: Machine learning with text 14 horas In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the right machine learning and NLP (Natural Language Processing) techniques to extract value from text-based data. By the end of this training, participants will be able to: Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems Build effective machine learning models using text-based data Create a dataset and extract features from unstructured text Build and evaluate models to gain insight Troubleshoot text encoding errors Audience Developers Data Scientists Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.

Próximos Cursos

Other regions

Cursos de Fin de Semana de NLP, Capacitación por la Tarde de NLP, NLP boot camp, Clases de NLP , Clases Particulares de NLP, Programas de capacitación de NLP, Capacitador de NLP, Clases de NLP , NLP con instructor, Instructor de NLP, NLP coaching, Capacitación empresarial de NLP, Cursos Privados de NLP, Cursos por la Tarde de NLP, Cursos de Formación de NLP, Talleres para empresas de NLP,Capacitación de Fin de Semana de NLP, Cursos en linea de NLP

Promociones

Descuentos en los Cursos

Respetamos la privacidad de su dirección de correo electrónico. No vamos a pasar o vender su dirección a otros.
Siempre puede cambiar sus preferencias o anular la suscripción por completo.

Algunos de nuestros clientes