Les formations NLP

L'IA générative est un type d'IA capable de créer un contenu original tel que du texte, des images, de la musique et du code. Les grands modèles de langage (LLM) sont de puissants réseaux neuronaux capables de traiter et de générer du langage naturel ; Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser l'IA générative avec les LLM pour diverses tâches et domaines. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Expliquer ce qu'est l'IA générative et comment elle fonctionne. Décrire l'architecture du transformateur qui alimente les LLM. Utiliser les lois empiriques de mise à l'échelle pour optimiser les LLM pour différentes tâches et contraintes. Appliquer des outils et des méthodes de pointe pour former, affiner et déployer les LLM. Discuter des opportunités et des risques de l'IA générative pour la société et les entreprises.

Format du cours

Exposé et discussion interactifs. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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Les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont des modèles de pointe dans le traitement du langage naturel qui ont révolutionné diverses applications, y compris la génération de langage, la complétion de texte et la traduction automatique. Ce cours propose une exploration approfondie des modèles GPT, en mettant l'accent sur le GPT-3 et les dernières avancées du GPT-4. Les participants auront un aperçu de l'architecture, des techniques de formation et des applications des modèles GPT. Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs en NLP et aux passionnés d'IA qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne des modèles GPT, explorer les capacités des modèles GPT-3 et GPT-4 et apprendre à tirer parti de ces modèles pour leurs tâches NLP. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Comprendre les concepts et principes clés qui sous-tendent les transformateurs génératifs pré-entraînés. Comprendre l'architecture et le processus de formation des modèles GPT. Utiliser le GPT-3 pour des tâches telles que la génération, l'achèvement et la traduction de textes. Explorer les dernières avancées en matière de GPT-4 et ses applications potentielles. Appliquer les modèles GPT à leurs propres projets et tâches NLP.

Format du cours

Exposé et discussion interactifs. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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Hugging Face est une puissante bibliothèque open source et une plate-forme pour le traitement du langage naturel (NLP).Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou en ligne) s'adresse aux scientifiques des données, aux praticiens de l'apprentissage automatique et aux chercheurs et passionnés de PNL qui souhaitent utiliser efficacement Hugging Face pour les tâches PNL.Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

Utilisez un modèle Hugging Face Transformer et affinez-le sur un ensemble de données spécifique. Acquérir la capacité de relever de manière indépendante les défis courants de la PNL. Créez et partagez efficacement vos démos de modèles. Rationalisez l'optimisation de vos modèles pour la production. Utilisez Hugging Face Transformers pour résoudre un large éventail de problèmes d'apprentissage automatique.

Format du cours

Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des modèles de réseaux neuronaux profonds capables de générer des textes en langue naturelle sur la base d'une entrée ou d'un contexte donné. Ils sont entraînés sur de grandes quantités de données textuelles provenant de divers domaines et sources, et ils peuvent capturer les modèles syntaxiques et sémantiques du langage naturel. Les LLM ont obtenu des résultats impressionnants dans diverses tâches liées au langage naturel, telles que le résumé de texte, la réponse aux questions, la génération de texte, etc. Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser des modèles de langage à grande échelle pour diverses tâches liées au langage naturel. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Mettre en place un environnement de développement qui inclut un LLM populaire. Créer un LLM de base et l'affiner sur un ensemble de données personnalisé. Utiliser les LLM pour différentes tâches de langage naturel telles que le résumé de texte, la réponse aux questions, la génération de texte, etc. Déboguer et évaluer les LLM à l'aide d'outils tels que TensorBoard, PyTorch Lightning et Hugging Face Datasets.

Format du cours

Exposé et discussion interactifs. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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il est estimé que les données non structurées représentent plus de 90 pour cent de toutes les données, une grande partie sous la forme de texte. Blog posts, tweets, les médias sociaux, et d’autres publications numériques ajoutent continuellement à ce corps croissant de données. ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client. à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.

format du cours

• partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension

Ce cours introduit les linguistes ou les programmateurs à la NLP en Python. Au cours de ce cours, nous utiliserons principalement nltk.org (Natural Language Tool Kit), mais nous utiliserons également d'autres bibliothèques pertinentes et utiles pour NLP. Pour le moment, nous pouvons mener ce cours en Python 2.x ou Python 3.x. Les exemples sont en anglais ou en mandarin (普通话). D'autres langues peuvent également être mises à disposition si convenu avant la réservation.

Ce cours a été conçu pour les managers, les architectes de solutions, les responsables de l'innovation, les directeurs techniques, les architectes logiciels et toute personne intéressée par une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle appliquée et par les prévisions les plus proches concernant son développement.

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.

Les ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement des réponses humaines via des interfaces de discussion. Les ChatBots aident les organisations à optimiser l'efficacité de leurs opérations en fournissant des options plus simples et plus rapides pour leurs interactions avec les utilisateurs. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à construire des chatbots en Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les bases de la construction de chatbots
• Construire, tester, déployer et dépanner divers chatbots à l'aide de Python

Public

• Développeurs

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

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Deep Learning for NLP permet à une machine d'apprendre un traitement de langage simple à complexe Parmi les tâches actuellement possibles figurent la traduction de la langue et la génération de légendes pour les photos DL (Deep Learning) est un sous-ensemble de ML (Machine Learning) Python est un langage de programmation populaire qui contient des bibliothèques pour Deep Learning for NLP Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les bibliothèques Python pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Concevoir et coder DL pour NLP en utilisant des bibliothèques Python Créer un code Python qui lit une collection substantielle d'images et génère des mots-clés Créer un code Python qui génère des légendes à partir des mots clés détectés Public Programmeurs ayant un intérêt pour la linguistique Les programmeurs qui cherchent une compréhension de la PNL (traitement du langage naturel) Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

La génération de langage naturel (NLG) se réfère à la production de textes ou de discours en langage naturel par un ordinateur Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser Python pour produire du texte en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système NLG à partir de zéro Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez le format NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par les rapports météorologiques et sportifs Sélectionnez et organisez le contenu source, planifiez des phrases et préparez un système de génération automatique de contenu original Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG) Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et la commande Tirer les données des sources de données disponibles au public ainsi que des bases de données organisées pour les utiliser comme matériau pour le texte généré Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux avec la création de contenu automatisée générée par ordinateur Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Cette séance de formation en classe explorera les techniques de la PNL en conjonction avec l'application de l'IA et de la robotique dans les affaires Les délégués entreprendront des exercices sur ordinateur et des exercices de résolution d'études de cas en utilisant Python .

La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel Il prend en charge les tâches PNL les plus courantes, telles que la détection de langue, la segmentation de phrases, la segmentation de phrases, l'extraction d'entités nommées, le découpage, l'analyse et la résolution de coréférences Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer des modèles pour le traitement de données textuelles à l'aide d'OpenNLP Des exemples de données de formation ainsi que des ensembles de données personnalisés seront utilisés comme base pour les exercices en laboratoire À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez OpenNLP Télécharger des modèles existants et créer leur propre Former les modèles sur différents ensembles de données d'échantillons Intégrez OpenNLP aux applications Java existantes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les techniques d'apprentissage automatique et de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour extraire de la valeur à partir de données textuelles À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Résoudre des problèmes de science des données basés sur du texte avec un code réutilisable de haute qualité Appliquer différents aspects de scikitlearn (classification, clustering, régression, réduction de dimension) pour résoudre des problèmes Construire des modèles d'apprentissage automatique efficaces en utilisant des données textuelles Créer un ensemble de données et extraire des entités à partir d'un texte non structuré Visualiser les données avec Matplotlib Construire et évaluer des modèles pour mieux comprendre Résoudre les erreurs d'encodage de texte Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

À la fin de la formation, les délégués devraient être suffisamment familiarisés avec les concepts essentiels de python et devraient être en mesure d'utiliser suffisamment NLTK pour mettre en œuvre la plupart des opérations basées sur la PNL et le ML. La formation vise à donner non seulement une connaissance de l’exécution, mais également une connaissance logique et opérationnelle de la technologie qu’elle contient.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très gros volumes de texte afin de rechercher des modèles et de mieux comprendre. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installez et configurez spaCy.
• Comprenez l'approche de spaCy en matière de Natural Language Processing (NLP) .
• Extrayez des modèles et obtenez des informations sur les entreprises à partir de sources de données à grande échelle.
• Intégrez la bibliothèque spaCy aux applications Web et existantes existantes.
• Déployez spaCy dans des environnements de production afin de prédire le comportement humain.
• Utilisez SpaCy pour pré-traiter du texte pour l' Deep Learning

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

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• Pour en savoir plus sur spaCy, rendez-vous sur: https://spacy.io/

Dans Python Machine Learning, la fonction de synthèse de texte est capable de lire le texte d'entrée et de produire un résumé de texte Cette fonctionnalité est disponible depuis la ligne de commande ou sous la forme d'une API / bibliothèque Python Une application passionnante est la création rapide de résumés exécutifs; ceci est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin d'examiner de grandes quantités de données textuelles avant de générer des rapports et des présentations Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Python pour créer une application simple qui génère automatiquement un résumé du texte saisi À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez un outil de ligne de commande qui résume le texte Concevoir et créer du code de synthèse de texte en utilisant des bibliothèques Python Évaluer trois bibliothèques de résumés Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

TensorFlow™ est une bibliothèque de logiciels open source pour les calculs numériques en utilisant des graphiques de flux de données. SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow. Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.) Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle. Audience Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques. Après avoir terminé ce cours, les délégués :

Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging

Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée, à code source ouvert, écrite pour Java et Scala . Intégré à Hadoop et Spark, DL4J est conçu pour être utilisé dans les environnements professionnels utilisant des processeurs GPU et des processeurs distribués. Word 2Vec est une méthode de calcul des représentations vectorielles des mots introduits par une équipe de chercheurs de Go Ogle dirigée par Tomas Mikolov. Public Ce cours est destiné aux chercheurs, ingénieurs et développeurs cherchant à utiliser Deeplearning4J pour construire des modèles Word 2Vec.

Ce cours a été conçu pour les personnes intéressées par l'extraction de signification d'un texte écrit en anglais, bien que ces connaissances puissent également être appliquées à d'autres langues. Le cours expliquera comment utiliser du texte écrit par des humains, tels que des billets de blog, des tweets, etc. Par exemple, un analyste peut configurer un algorithme qui aboutira automatiquement à une conclusion basée sur une source de données étendue.

Spark NLP is an open source library, built on Apache Spark, for natural language processing with Python, Java, and Scala. It is widely used for enterprise and industry verticals, such as healthcare, finance, life science, and recruiting. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
• Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
• Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
• Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
• Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

TextBlob is a Python NLP library for processing textual data. It provides a simple API that makes it easy to perform NLP tasks, such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, etc. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
• Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
• Learn how to build text classification systems using TextBlob.
• Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
• Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.