Cursos de NLP

NLP Training

Natural Language Processing, Natural Language Processing courses

Testimonios de los Clientes

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

Topic selection. Style of training. Practice orientation

Commerzbank AG

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Topic selection. Style of training. Practice orientation

Commerzbank AG

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

Natural Language Processing with Python

I did like the exercises

- Office for National Statistics

Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

Given outlook of the technology: what technology/process might become more important in the future; see, what the technology can be used for

Commerzbank AG

Programas de los Cursos de NLP

Código Nombre Duración Información General
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.
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.
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.
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
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.
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
pythontextml Python: Machine Learning with Text 21 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 Visualize data with Matplotlib 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
nlg Python for Natural Language Generation 21 horas Natural language generation (NLG) refers to the production of natural language text or speech by a computer. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content. By the end of this training, participants will be able to: Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation 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
python_nlp Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK 35 horas By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.  
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
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

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