Formation Text Summarization with Python
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.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- 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
- Développeurs
- Scientifiques des données
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Une partie de cours, une partie de discussion, des exercices et beaucoup de pratique.
Plan du cours
Introduction au résumé de texte avec Python
- Comparer un texte d'exemple avec des résumés générés automatiquement
- Installer sumy (un exécutable en ligne de commande Python pour la summarisation de texte)
- Utiliser sumy comme un utilitaire de summarisation de texte en ligne de commande (Exercice pratique)
Évaluer trois bibliothèques de summarisation Python : sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 en fonction des fonctionnalités documentées
Choisir une bibliothèque : sumy, pysummarization ou readless
Créer une application Python en utilisant la bibliothèque sumy sur Python 2.7/3.3+
- Installer la bibliothèque sumy pour la summarisation de texte
- Utiliser la méthode Edmundson (Extraction) dans la bibliothèque sumy Python pour le texte
résumé de texte
- Créer un code de test Python simple qui utilise la bibliothèque sumy pour générer un résumé de texte
Créer une application Python en utilisant la bibliothèque pysummarization sur Python 2.7/3.3+
- Installer la bibliothèque pysummarization pour la summarisation de texte
- Utiliser la bibliothèque pysummarization pour la summarisation de texte
- Créer un code de test Python simple qui utilise la bibliothèque pysummarization pour générer un résumé de texte
Créer une application Python en utilisant la bibliothèque readless sur Python 2.7/3.3+
- Installer la bibliothèque readless pour la summarisation de texte
- Utiliser la bibliothèque readless pour la summarisation de texte
Créer un code de test Python simple qui utilise la bibliothèque readless pour générer un résumé de texte
Dépannage et débogage
Remarques finales
Pré requis
- Une compréhension de la programmation Python (Python 2.7/3.3+)
- Une compréhension des bibliothèques Python en général
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Text Summarization with Python - Booking
Formation Text Summarization with Python - Enquiry
Text Summarization with Python - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (3)
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'impact de l'IA sur le service à la clientèle.
- Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients.
- Utiliser les transformations de texte à texte et d'image à texte pour améliorer l'efficacité du service.
- Développez des stratégies basées sur l'IA pour l'analyse en temps réel des commentaires des clients.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Google Gemini AI.
- Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
- Explorer les données à l'aide de requêtes en langage naturel.
- Analyser les modèles de données et en tirer des enseignements.
- Créer des visualisations de données convaincantes.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants, aux équipes d'assistance à la clientèle et aux passionnés de technologie qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'IA de Claude et l'exploiter pour des applications commerciales.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
- Configurer et interagir avec Claude AI de manière efficace.
- Automatiser les flux de travail de l'entreprise avec l'IA conversationnelle.
- Améliorer l'engagement et le soutien des clients en utilisant des solutions basées sur l'IA.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
- Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
- Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
- Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
- Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.