Cursos de PLN em Belo Horizonte

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, desenvolvedores de IA e entusiastas de IA que desejam usar LLMs para executar várias tarefas de PNL e criar conteúdo novo e diversificado para diferentes fins.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Estabelecer um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
• Executar habilmente tarefas de NLU e NLI com LLMs.
• Extrair, inferir e utilizar gráficos de conhecimento de forma eficaz.
• Gerar e gerir diálogos utilizando LLMs para aplicações de conversação.
• Avaliar a qualidade e a diversidade dos conteúdos gerados pelos LLM e pela IA generativa.
• Aplicar princípios éticos, garantindo a equidade e a utilização responsável de LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (online ou no local) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de PNL e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos GPT, explorar os recursos do GPT-3 e GPT- 4 e aprenda como aproveitar esses modelos para suas tarefas de PNL.No final desta formação, os participantes serão capazes de:

Entenda os principais conceitos e princípios por trás dos transformadores pré-treinados generativos. Compreender a arquitetura e o processo de treinamento dos modelos GPT. Utilize o GPT-3 para tarefas como geração, conclusão e tradução de texto. Explore os avanços mais recentes do GPT-4 e suas possíveis aplicações. Aplique modelos GPT a seus próprios projetos e tarefas de PNL.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (online ou no local) é destinado a cientistas de dados, praticantes de aprendizado de máquina e pesquisadores e entusiastas de PNL que desejam utilizar efetivamente o Hugging Face para tarefas de PNL.No final desta formação, os participantes serão capazes de:

Utilize um modelo Hugging Face Transformer e ajuste-o em um conjunto de dados específico. Ganhe a capacidade de abordar de forma independente os desafios comuns da PNL. Crie e compartilhe suas demonstrações de modelo de forma eficaz. Simplifique a otimização de seus modelos para produção. Empregue Hugging Face Transformers para resolver uma ampla gama de problemas de aprendizado de máquina.

Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90% de todos os dados, muitos deles na forma de texto. Postagens de blog, tweets, mídias sociais e outras publicações digitais aumentam continuamente esse crescente corpo de dados. Este curso ao vivo, conduzido por instrutor, centra-se em extrair informações e significado desses dados. Utilizando as bibliotecas de R Language e Natural Language Processing (NLP) , combinamos conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmos o significado dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos certos para analisar e relatar sua importância.

Formato do Curso

• Palestra em parte, discussão em parte, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão

Este curso introduz linguistas ou programadores à NLP em Python. Durante este curso nós utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), mas também utilizaremos outras bibliotecas relevantes e convenientes para NLP. Atualmente podemos coduzir este curso em Python 2.x ou Python 3.x. Exemplos estão em Ingles ou Mandarin. Outros idiomas podem também ser disponibilizados previo acordo antecipado.

Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.

Formato do curso

• Palestra e discussão interactivas.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de bate-papo Os ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, oferecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações dos usuários Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como construir chatbots em Python No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os fundamentos da construção de chatbots Construa, teste, implemente e solucione vários chatbots usando o Python Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas.  No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
• Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
• Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.

Geração de linguagem natural (NLG) refere-se à produção de texto em linguagem natural ou fala por um computador Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o Python para produzir texto em linguagem natural de alta qualidade construindo seu próprio sistema NLG do zero Estudos de caso também serão examinados e os conceitos relevantes serão aplicados a projetos de laboratório para geração de conteúdo No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o NLG para gerar automaticamente conteúdo para vários setores, desde jornalismo a imóveis, a climas e reportagens esportivas Selecione e organize conteúdo de origem, planeje frases e prepare um sistema para geração automática de conteúdo original Entenda o pipeline de NLG e aplique as técnicas corretas em cada estágio Entenda a arquitetura de um sistema de geração de linguagem natural (NLG) Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação Extrair dados de fontes de dados disponíveis publicamente, bem como bancos de dados com curadoria para usar como material para texto gerado Substituir processos de escrita manuais e trabalhosos por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

A biblioteca Apache OpenNLP é um kit de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para processar texto em linguagem natural Ele suporta as tarefas mais comuns de PNL, como detecção de idioma, tokenização, segmentação de frases, tagging de tag de fala, extração de entidades nomeadas, chunking, parsing e resolução de referência Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como criar modelos para processar dados baseados em texto usando o OpenNLP Dados de treinamento de amostra, bem como conjuntos de dados personalizados, serão usados ​​como base para os exercícios de laboratório No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o OpenNLP Faça o download de modelos existentes e crie seus próprios Treine os modelos em vários conjuntos de dados de amostra Integre o OpenNLP com aplicativos Java existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

No final do treinamento, espera-se que os delegados estejam suficientemente equipados com os conceitos essenciais da python e devem ser capazes de usar suficientemente o NLTK para implementar a maioria das operações baseadas na PNL e no ML O treinamento destina-se a fornecer não apenas um conhecimento de execução, mas também o conhecimento lógico e operacional da tecnologia nele contida .

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar grandes volumes de texto para encontrar padrões e obter insights. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instale e configure o spaCy.
• Entenda a abordagem do spa para o Natural Language Processing (NLP) .
• Extraia padrões e obtenha insights de negócios a partir de fontes de dados em larga escala.
• Integre a biblioteca spa com aplicativos da Web e legados existentes.
• Implemente a spa para viver ambientes de produção para prever o comportamento humano.
• Use o spaCy para pré-processar o texto do Deep Learning

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
• Para saber mais sobre o spa, por favor visite: https://spacy.io/

No Python Machine Learning, o recurso Text Summarization é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto Esse recurso está disponível na linha de comando ou como uma API / biblioteca do Python Uma aplicação interessante é a rápida criação de resumos executivos; Isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes corpos de dados de texto antes de gerar relatórios e apresentações Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão a usar o Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use uma ferramenta de linha de comando que resume o texto Projetar e criar código de resumo de texto usando bibliotecas Python Avalie três bibliotecas de sumarização do Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow. Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.) Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural. Auditoria Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow. Após a conclusão deste curso, os delegados serão:

• compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
• Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
• Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging

Deeplearning4j é uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída e de código aberto, escrita para Java e Scala . Integrado com o Hadoop e o Spark, o DL4J foi projetado para ser usado em ambientes de negócios em GPU e CPUs distribuídas. Word 2Vec é um método de computação de representações vetoriais de palavras introduzidas por uma equipe de pesquisadores da Go ogle liderada por Tomas Mikolov. Público Este curso é dirigido a pesquisadores, engenheiros e desenvolvedores que procuram utilizar o Deeplearning4J para construir modelos do Word 2Vec.

Este curso foi desenhado para pessoas interessadas em extraír significado de um texto escrito em Inglês, através do conhecimento que pode ser aplicado por outro ser humano.
Este curso cobrirá como fazer uso do texto escrito por humanos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar Spark NLP, construído sobre o Apache Spark, para desenvolver, implementar e dimensionar modelos e pipelines de processamento de texto em linguagem natural. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar pipelines de NLP com Spark NLP.
• Compreender os recursos, a arquitetura e os benefícios de usar Spark NLP.
• Utilizar os modelos pré-treinados disponíveis em Spark NLP para implementar o processamento de texto.
• Aprender a construir, treinar e dimensionar modelos de Spark NLP para projetos de nível de produção.
• Aplicar classificação, inferência e análise de sentimentos em casos de uso do mundo real (dados clínicos, insights de comportamento do cliente, etc.).

Esta formação em direto orientada por instrutor em Belo Horizonte (online ou no local) destina-se a cientistas de dados e programadores que pretendam utilizar TextBlob para implementar e simplificar tarefas de PNL, tais como análise de sentimentos, correcções ortográficas, modelação de classificação de texto, etc. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a implementar tarefas de PNL com TextBlob.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens do TextBlob.
• Aprenda como criar sistemas de classificação de texto usando o TextBlob.
• Realizar tarefas comuns de NLP (Tokenização, WordNet, Análise de sentimento, Correção ortográfica, etc.)
• Executar implementações avançadas com APIs simples e algumas linhas de códigos.