Cursos de Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Esta formação em direto orientada por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.).

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.

O TensorFlow é um API de segunda geração da biblioteca de software de código aberto do Google para o Deep Learning.
O sistema é desenhado para facilitar a pesquisa em machine learning e para tornar facil e rapido a transição do prototipo de pesquisa ao sistema de produção.

Público:
Este curso é dirigido a todos aqueles engeheiros que buscam utilizar o TensorFlow para seus projetos de Deep Learning, já sejam pessoais ou laborais.
Depois de completar o Curso, os participantes poderão:

• Entender a estrutura do TensorFlow e os seus mecanismos.
• poderão fazer a instalação do ambiente de produççao no programa
• Poderão entender e monitorar a qualidade do código esrito.
• Imlementar modelos avançados de treinamento, raficos e logging.

Este curso explora com exemplo específicos a aplicação do TensorFlow para os propósitos do reconhecimento de imagem.

Este cuso é dirigido à engenheiros que buscam utilizar o TensorFlow para os propósitos de reconhecimento de imagem.

Os participantes que tomem este curso aprenderão:

• Entender a estrutura e mecanismos do TensorFlow
• Instalar e produzir e produzir no ambiente do programa.
• Implementar treinamento avançado, modedlos de construçao de graficos e logging.

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

Este curso é apropriado para pesquisadores em Deep Learning e engenheiros interessados em utilizar as ferramentas disponíveis (a maioria sendo de código aberto) para analizar as imagens de computador.

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 to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, os participantes aprenderão como tirar proveito das inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de IA.

No final da formação, os participantes serão capazes de

• Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados.
• Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude.
• Utilizar TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos.

O Embedding Projector é um aplicativo da web opensource para visualizar os dados usados ​​para treinar sistemas de aprendizado de máquina Criado pelo Google, faz parte do TensorFlow Este treinamento ao vivo com instrutor introduz os conceitos por trás do Embedding Projector e conduz os participantes através da configuração de um projeto de demonstração No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Explore como os dados estão sendo interpretados pelos modelos de aprendizado de máquina Navegue por visualizações 3D e 2D de dados para entender como um algoritmo de aprendizado de máquina o interpreta Entenda os conceitos por trás do Embeddings e seu papel na representação de vetores matemáticos para imagens, palavras e numerais Explore as propriedades de uma incorporação específica para entender o comportamento de um modelo Aplique o Embedding Project em casos de uso do mundo real, como construir um sistema de recomendação de músicas para os amantes da música Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local), os participantes aprenderão como configurar e usar TensorFlow Serving para implantar e gerenciar modelos ML em um ambiente de produção.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Treinar, exportar e servir vários modelos do TensorFlow.
• Testar e implantar algoritmos usando uma única arquitetura e um conjunto de APIs.
• Estender TensorFlow Serving para servir outros tipos de modelos além dos modelos do TensorFlow.

Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos).

A parte 1 (40%) deste treinamento é mais focada nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.

A parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano - uma biblioteca python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.

Parte 3 (40%) do treinamento seria extensivamente baseada no Tensorflow - API de 2ª geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . Os exemplos e handson seriam todos feitos no TensorFlow .

Público

Este curso é destinado a engenheiros que procuram usar o TensorFlow em seus projetos de Deep Learning

Após a conclusão deste curso, os delegados:

• ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN

• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow

• ser capaz de executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração

• ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar depuração, monitoramento

• ser capaz de implementar produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro

Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o Tensorflow 2.x para construir preditores, classificadores, modelos generativos, redes neurais e assim por diante.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
• Construir modelos de aprendizado profundo.
• Implementar um classificador de imagem avançado.
• Implantar um modelo de aprendizado profundo na nuvem, em dispositivos móveis e de IoT.