Az online vagy helyszíni, oktató által vezetett élő természetes nyelvi feldolgozás (NLP) képzések interaktív beszélgetéseken és gyakorlati gyakorlatokon keresztül mutatják be, hogyan nyerhet ki betekintést és jelentést ezekből az adatokból. Különböző programozási nyelveket, például Python és R és Natural Language Processing (NLP) könyvtárakat használó képzéseink a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítógépes nyelvészet fogalmait és technikáit ötvözik, hogy segítsenek a résztvevőknek megérteni a szöveges adatok mögött rejlő jelentést. Az NLP tréningek lépésről lépésre végigvezetik a résztvevőket az értékelési folyamaton és a megfelelő algoritmusok alkalmazásán az adatok elemzéséhez és jelentésükhöz. Az NLP tréning „online élő tréning” vagy „helyszíni élő tréning” néven érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. Helyszíni élő képzés végezhető helyben az ügyfelek telephelyén Budapest vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Budapest. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
Budapest, V. kerület
NobleProg Budapest, Károlyi utca 11-15, Budapest, hungary, 1053
Konferenciatermeink a nyüzsgő főváros szívében, a belváros új sétálóutcájában, Pest üzleti, kereskedelmi és kulturális negyedében, kitűnő éttermek és kávézók közelségében találhatók. Két egymással összenyitható, légkondicionált, 100 fő befogadóképességű tárgyalótermet kínálunk, légkondícionálással és modern technikai eszközökkel felszerelve.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-szakembereknek és etikusoknak, adattudósoknak és mérnököknek, valamint politikai döntéshozóknak és érdekelt feleknek szól, akik szeretnének megérteni és eligazodni az LLM-ek etikai környezetében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Azonosítsa az LLM-ekkel kapcsolatos etikai problémákat és kihívásokat.
Alkalmazza az etikai kereteket és elveket az LLM bevezetésére.
Értékelje az LLM-ek társadalmi hatását, és mérsékelje a lehetséges kockázatokat.
Stratégiák kidolgozása a felelős AI-fejlesztéshez és -használathoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű NLP-szakértőknek és adattudósoknak, tartalomkészítőknek és fordítóknak, valamint olyan globális vállalkozásoknak szól, akik LLM-eket kívánnak használni nyelvi fordításra és többnyelvű tartalom létrehozására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a többnyelvű tanulás és fordítás alapelveit az LLM-ekkel.
LLM-ek megvalósítása a tartalom különböző nyelvek közötti fordításához.
Többnyelvű adatkészletek létrehozása és kezelése LLM-ek képzéséhez.
Stratégiák kidolgozása a fordítás következetességének és minőségének megőrzésére.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Google Colab Python segítségével kívánják alkalmazni az NLP-technikákat a Python használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a természetes nyelvi feldolgozás alapfogalmait.
Szöveges adatok előfeldolgozása és tisztítása NLP-feladatokhoz.
Végezzen hangulatelemzést NLTK és SpaCy könyvtárak segítségével.
Dolgozzon szöveges adatokkal az Google Colab segítségével a méretezhető és együttműködő fejlesztés érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatóknak és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék feltárni a mesterségesintelligencia-fejlesztés etikai vonatkozásait, és megtanulják, hogyan kell alkalmazni az etikai irányelveket az AI-megoldások készítése során a [ 0].
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Határozza meg a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsfontosságú etikai kérdéseit a LangChain segítségével.
Ismerje meg az AI hatását a társadalomra és a döntéshozatali folyamatokra.
Stratégiák kidolgozása tisztességes és átlátható mesterségesintelligencia-rendszerek létrehozására.
Alkalmazzon etikus mesterséges intelligencia irányelveket LangChain-alapú projektekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű webfejlesztőknek és UX-tervezőknek szól, akik a LangChain segítségével intuitív és felhasználóbarát webalkalmazásokat szeretnének létrehozni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a LangChain alapfogalmait és szerepét a webes felhasználói élmény javításában.
A LangChain alkalmazása a webalkalmazásokban dinamikus és érzékeny felületek létrehozásához.
Integrálja az API-kat a webalkalmazásokba az interaktivitás és a felhasználói elköteleződés javítása érdekében.
Optimalizálja a felhasználói élményt a LangChain speciális testreszabási funkcióival.
Elemezze a felhasználói viselkedési adatokat a webalkalmazások teljesítményének és élményének finomhangolásához.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű üzleti elemzőknek és automatizálási mérnököknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan kell használni a LangChain-t és az API-kat az ismétlődő feladatok és munkafolyamatok automatizálására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az API-integráció alapjait a LangChain segítségével.
Automatizálja az ismétlődő munkafolyamatokat a LangChain és Python segítségével.
Használja a LangChain-t különböző API-k összekapcsolására a hatékony üzleti folyamatok érdekében.
Egyéni munkafolyamatok létrehozása és automatizálása API-k és LangChain automatizálási képességei segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű tartalomkészítőknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék felhasználni tartalmuk minőségének és hatékonyságának javítására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az AI szerepét a tartalomalkotásban.
Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t a tartalom létrehozásához és optimalizálásához.
Alkalmazzon szöveg-szöveg átalakításokat kreatív és eredeti tartalom létrehozásához.
Alkalmazzon SEO stratégiákat mesterséges intelligencia által vezérelt betekintések segítségével.
Elemezze a tartalom teljesítményét, és adaptálja a stratégiákat a Gemini AI segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű várostervezőknek, városadminisztrátoroknak és intelligens városi megoldásfejlesztőknek szól, akik a Small Language Models (SLMs)-t szeretnék megvalósítani az intelligens városi projektekben a városi életminőség javítása érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az SLM-ek alkalmazását az okos városokban.
Integrálja az SLM-eket városi adatkészletekkel a jobb döntéshozatal érdekében.
Stratégiák kidolgozása az SLM-ek városirányítási rendszerekben való alkalmazására.
Értékelje az SLM-ek hatását a várostervezésre és az intelligens városi megoldásokra.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű ügyfélszolgálati szakembereknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék bevezetni ügyfélszolgálati tevékenységeikbe.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az AI hatását az ügyfélszolgálatra.
Állítsa be az Google Gemini AI-t az ügyfelek interakcióinak automatizálásához és személyre szabásához.
Használja a szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakításokat a szolgáltatás hatékonyságának javítása érdekében.
AI-vezérelt stratégiák kidolgozása a valós idejű vásárlói visszajelzések elemzéséhez.
Fedezze fel a speciális funkciókat a zökkenőmentes ügyfélszolgálati élmény megteremtéséhez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakértőknek szól, akik szeretnék használni a LangChain-t adatelemzési és vizualizációs képességeik fejlesztésére.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Automatizálja az adatok visszakeresését és tisztítását a LangChain segítségével.
Végezzen fejlett adatelemzést az Python és LangChain használatával.
Hozzon létre vizualizációkat a Matplotlib és más LangChain-ba integrált Python könyvtárak segítségével.
Használja LangChain a természetes nyelvi betekintést az adatelemzésből.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű oktatástechnológusoknak, oktatási tervezőknek és AI-fejlesztőknek szól az oktatásban, akik a Small Language Models (SLMs)-t szeretnék integrálni oktatási platformokba a tanítási és tanulási folyamatok javítása érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az SLM-ek szerepét az oktatástechnológiában.
AI-vezérelt tanulási tapasztalatok tervezése SLM-ek segítségével.
Valósítsa meg az SLM-eket különböző oktatási körülmények között.
Értékelje az SLM-ek hatékonyságát a tanulási eredményekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű fejlesztőknek szól, akik az Google Gemini AI-t használó alkalmazásaikba integrálni szeretnék az AI-funkciókat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a nagy nyelvi modellek alapjait.
Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t különféle AI-feladatokhoz.
Szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakítások végrehajtása.
Alapvető mesterséges intelligencia-vezérelt alkalmazásokat készíthet.
Fedezze fel az Google Gemini AI speciális funkcióit és testreszabási lehetőségeit.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű adatmérnököknek és DevOps szakembereknek szól, akik ki szeretnék használni a LangChain képességeit a különféle felhőszolgáltatásokkal való integrálásával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Integrálja a LangChain olyan fő felhőplatformokat, mint az AWS, Azure és Google Cloud.
Használjon felhőalapú API-kat és szolgáltatásokat a LangChain-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.
A valós idejű interakcióhoz méretezheti és telepítheti a beszélgetőpartnereket a felhőbe.
A figyelési és biztonsági bevált gyakorlatok megvalósítása felhőkörnyezetekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereket céloz meg, akik kis nyelvi modelleket kívánnak közvetlenül telepíteni korlátozott feldolgozási képességű eszközökre, lehetőséget nyitva az innovatív alkalmazások számára a különböző szektorokban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az AI kompakt hardveren történő megvalósításának kihívásait és megoldásait.
Optimalizálja és tömörítse az AI-modelleket a hatékony eszközön történő telepítés érdekében.
Használjon modern AI-keretrendszereket és eszközöket a modellek eszközön történő megvalósításához.
Valós idejű AI-alkalmazások tervezése és fejlesztése mobil- és IoT-eszközökhöz.
Értékelje és biztosítsa az eszközön lévő AI-rendszerek biztonságát és adatvédelmét.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a beszélgetőpartnerek megértését, és alkalmazni szeretnék a LangChain-t a valós felhasználási esetekre.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a LangChain alapjait és alkalmazását a párbeszédes ágensek felépítésében.
Beszélgetési ügynökök fejlesztése és üzembe helyezése a LangChain használatával.
Integrálja a párbeszédes ügynököket API-kkal és külső szolgáltatásokkal.
Alkalmazzon Natural Language Processing (NLP) technikákat a beszélgetőpartnerek teljesítményének javítására.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik az NLU legmodernebb mélytanulási technikáira szeretnének szakosodni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az NLU és az NLP modellek közötti fő különbségeket.
Alkalmazzon fejlett mély tanulási technikákat az NLU-feladatokra.
Fedezze fel a mély architektúrákat, például a transzformátorokat és a figyelemmechanizmusokat.
Használja ki az NLU jövőbeli trendjeit kifinomult mesterségesintelligencia-rendszerek felépítéséhez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomhangolni és testreszabni az AI modelleket Ollama-on a fokozott teljesítmény és a tartományspecifikus alkalmazások érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Hozzon létre egy hatékony környezetet az AI modellek finomhangolásához a Ollama oldalon.
Készítsen adatkészleteket a felügyelt finomhangoláshoz és megerősítő tanuláshoz.
Optimalizálja az AI-modelleket a teljesítmény, a pontosság és a hatékonyság érdekében.
Telepítsen testreszabott modelleket éles környezetben.
Értékelje a modell fejlesztéseit és biztosítsa a robusztusságot.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnököknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik energiahatékony mesterségesintelligencia-megoldásokat szeretnének fejleszteni kis nyelvi modellekkel, amelyek egyszerre hatékonyak és környezetbarátak.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az AI hatását az energiafogyasztásra és a környezetre.
Alkalmazzon modelltömörítési és -optimalizálási technikákat az AI-modellek méretének és energiafelhasználásának csökkentése érdekében.
Használjon energiahatékony hardver- és szoftverkeretrendszereket az AI telepítéséhez.
A fenntartható mesterségesintelligencia-fejlesztés legjobb gyakorlatainak végrehajtása.
Támogassa és járuljon hozzá a fenntartható gyakorlatokhoz az AI-iparban.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati ismereteket szeretnének szerezni az NLG használatában a szövegösszegzés és tartalomgenerálás automatizálására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az NLG alapelveit a szövegösszegzés és tartalomgenerálás terén.
Alkalmazzon NLG modelleket a nagy dokumentumok és cikkek összegzéséhez.
Használja ki az előre kiképzett NLG modelleket, például a GPT-t a tartalom létrehozásához.
Alkalmazzon fejlett technikákat az NLG modellek finomhangolására meghatározott tartalomgenerálási feladatokhoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azon fejlesztőknek és informatikai szakembereknek szól, akik minden képzettségi szinten szeretnének automatizálni feladatokat és folyamatokat mesterséges intelligencia segítségével anélkül, hogy kiterjedt kódokat írnának.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Komplex munkafolyamatok tervezése és megvalósítása az n8n vizuális programozási felületével.
Integrálja az AI-képességeket a munkafolyamatokba a LangChain segítségével.
Készítsen egyedi chatbotokat és virtuális asszisztenseket a különféle felhasználási esetekhez.
Végezzen fejlett adatelemzést és -feldolgozást AI-ügynökök segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék felfedezni az NLU és a szemantikai megértés legmodernebb technikáit.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a szemantikai megértés és a kontextuális mesterséges intelligencia alapelveit.
Dolgozzon a legmodernebb modellekkel, például transzformátorokkal és előre betanított nyelvi modellekkel.
Alkalmazza az NLU technikákat a jobb mesterséges intelligencia-nyelvértés érdekében.
Olyan alkalmazásokat fejleszthet, amelyek kihasználják a szemantikai elemzést és a kontextuális AI-t.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik biztonságos és hatékony AI-vezérelt munkafolyamatokat szeretnének megvalósítani a Ollama segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Telepítse és konfigurálja a Ollama-öt privát AI-feldolgozáshoz.
Integrálja az AI-modelleket a biztonságos vállalati munkafolyamatokba.
Optimalizálja az AI teljesítményét, miközben megőrzi az adatvédelmet.
Automatizálja az üzleti folyamatokat a helyszíni AI-képességekkel.
Biztosítsa a vállalati biztonsági és irányítási irányelveknek való megfelelést.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a mesterséges intelligencia által vezérelt NLG technikákat chatbotokhoz és virtuális asszisztens alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az NLG alapelveit a társalgási AI-hoz.
Használja ki a mély tanulási technikákat a chatbot párbeszédek generálásának javítása érdekében.
Integrálja a legmodernebb NLG-modelleket, például a GPT-3-at a chatbot-keretrendszerekbe.
A kontextuális mesterséges intelligencia alkalmazása a beszélgetés koherenciájának és gördülékenységének javítása érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, gépi tanulással és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik vonzó és hatékony mesterségesintelligencia-alapú társalgási élményeket szeretnének létrehozni kis nyelvi modellekkel.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a társalgási AI alapjait és az SLM-ek szerepét.
Felhasználóközpontú AI interakciók tervezése és megvalósítása.
SLM-ek fejlesztése és betanítása interaktív alkalmazásokhoz.
Értékelje és javítsa az ember és a mesterséges intelligencia közötti kommunikáció hatékonyságát megfelelő mérőszámok segítségével.
Telepítsen méretezhető és etikus, mesterséges intelligencia által vezérelt párbeszédes felületeket valós helyzetekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a kiváló minőségű, emberszerű szöveg létrehozásában, fejlett NLG módszerekkel.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a természetes nyelvű szöveg létrehozásának fejlett technikáit.
Az NLG transzformátor alapú modellek megvalósítása és finomhangolása.
Optimalizálja az NLG kimeneteket a folyékonyság, koherencia és relevancia érdekében.
Értékelje a generált szöveg minőségét automatizált és emberi mérőszámok segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni szakértelmüket a modern NLU technikák terén.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Alkalmazzon fejlett NLU-technikákat AI-rendszerekhez.
Használja ki a mély tanulási modelleket a szemantikai megértéshez.
Szándékfelismerés és osztályozás végrehajtása összetett alkalmazásokban.
Használja a legmodernebb eszközöket, például a Hugging Face Transformers-t az NLU-feladatokhoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű szakembereknek szól, akik a Ollama segítségével szeretnének LLM-eket telepíteni, optimalizálni és integrálni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
LLM-ek beállítása és üzembe helyezése a Ollama használatával.
Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény és a hatékonyság érdekében.
Használja ki a GPU gyorsulást a jobb következtetési sebesség érdekében.
Integrálja a Ollama-et munkafolyamatokba és alkalmazásokba.
Az AI-modell teljesítményének nyomon követése és karbantartása az idő múlásával.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereket céloz meg, akik előre képzett modelleket szeretnének testreszabni bizonyos feladatokhoz és adatkészletekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
Készítsen adatkészleteket az előre betanított modellek finomhangolásához.
Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása az NLP-feladatokhoz.
Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a LangChain alapvető koncepcióit és architektúráját, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-építéshez. meghajtású alkalmazások.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a LangChain alapelveit.
Állítsa be és konfigurálja a LangChain környezetet.
Ismerje meg az architektúrát és azt, hogy a LangChain hogyan kommunikál a nagy nyelvi modellekkel (LLM).
Egyszerű alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik az LLM-eket szeretnék használni különféle NLP-feladatok elvégzésére, valamint új és változatos tartalmak létrehozására különböző célokra. .
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Fejlesztői környezet létrehozása LLM-ekkel és alapvető eszközökkel.
Szakszerűen hajtson végre NLU és NLI feladatokat LLM-ekkel.
Hatékonyan kivonhatja, következtetheti és felhasználhatja a tudásgráfokat.
Párbeszédek létrehozása és kezelése társalgási alkalmazásokhoz használt LLM-ek segítségével.
Értékelje az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia által generált tartalom minőségét és sokszínűségét.
Alkalmazza az etikai elveket, biztosítva az LLM-ek méltányosságát és felelősségteljes használatát.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik olyan kis nyelvi modelleket szeretnének létrehozni és alkalmazni, amelyek speciális területekre, például jogi, orvosi és műszaki területekre vannak szabva. .
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a tartomány-specifikus nyelvi modellek fontosságát és alkalmazását.
Speciális adatkészletek összegyűjtése és előfeldolgozása a modellképzéshez.
Nyelvi modellek betanítása és finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
A modellek értékelése és összehasonlítása domainreleváns mutatók segítségével.
Tartományspecifikus nyelvi modellek telepítése valós helyzetekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.
Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, NLP-kutatóknak és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik szeretnék megérteni a GPT-modellek belső működését, feltárni a GPT-3 és GPT- képességeit. 4, és megtanulják, hogyan hasznosítsák ezeket a modelleket az NLP-feladatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a generatív előképzett transzformátorok kulcsfontosságú fogalmait és alapelveit.
Megérteni a GPT modellek architektúráját és képzési folyamatát.
Használja a GPT-3-at olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás, a kiegészítés és a fordítás.
Fedezze fel a GPT-4 legújabb fejlesztéseit és lehetséges alkalmazásait.
Alkalmazzon GPT-modelleket saját NLP-projektjeikre és feladataikra.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni az NLG alapjait és az AI-ban és tartalomgenerálásban betöltött szerepét.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a természetes nyelvgeneráció alapfogalmait.
Fedezze fel az NLG alkalmazásait a különböző iparágakban.
Ismerje meg az emberszerű szövegek mesterséges intelligenciával történő létrehozásának alapvető technikáit.
Szöveg létrehozásához dolgozzon a Python könyvtárakkal és modellekkel.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik mesterséges intelligencia-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni a LangChain keretrendszer segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a LangChain és összetevői alapjait.
Integrálja a LangChaint olyan nagy nyelvi modellekkel (LLM), mint a GPT-4.
Moduláris AI-alkalmazások létrehozása a LangChain segítségével.
A LangChain alkalmazások gyakori problémáinak elhárítása.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azon kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megtanulni az NLU alapjait, és azt, hogy az hogyan illeszkedik a nagyobb NLP-környezetbe.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a Natural Language Understanding (NLU) alapfogalmait.
Tegyen különbséget az NLU és az NLP között.
Fedezze fel a nyelvi értelmezés és a kontextus megértésének alapvető technikáit.
Alkalmazza az NLU technikákat egyszerű szövegfeldolgozási feladatokra.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének telepíteni, konfigurálni és használni Ollama-et AI modellek futtatásához helyi gépeiken.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a Ollama alapjait és képességeit.
A Ollama beállítása a helyi AI modellek futtatásához.
LLM-ek telepítése és interakciója a Ollama használatával.
Optimalizálja a teljesítményt és az erőforrás-felhasználást az AI-munkaterhelésekhez.
Fedezze fel a helyi mesterséges intelligencia bevezetésének eseteit a különböző iparágakban.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megvalósítani és hasznosítani a kis nyelvi modelleket különböző alkalmazásokban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a kis nyelvi modellek architektúráját és funkcióit.
SLM-ek megvalósítása olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás és a hangulatelemzés.
Optimalizálja és finomhangolja az SLM-eket meghatározott felhasználási esetekre.
Telepítse az SLM-eket erőforrás-korlátozott környezetekben.
Értékelje és értelmezze az SLM-ek teljesítményét valós forgatókönyvekben.
Becslések szerint a strukturálatlan adatok az összes adat több mint 90 százalékát teszik ki, nagy része szöveg formájában. A blogbejegyzések, tweetek, közösségi média és egyéb digitális kiadványok folyamatosan gyarapítják ezt a növekvő adathalmazt.
Ez az oktató által vezetett, élő kurzus arra összpontosít, hogy betekintést és jelentést nyerjen ki ezekből az adatokból. Az R Language és Natural Language Processing (NLP) könyvtárak felhasználásával a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítógépes nyelvészet fogalmait és technikáit kombináljuk, hogy algoritmikusan megértsük a szöveges adatok mögött rejlő jelentést. Az adatminták ügyféligényenként különböző nyelveken állnak rendelkezésre.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek különböző forrásokból (nagy és kicsi) adatkészleteket készíteni, majd a megfelelő algoritmusok alkalmazásával elemezni és jelentést készíteni a jelentőségéről.
A tanfolyam formátuma
Részben előadás, részben megbeszélés, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmankénti tesztek a megértés felmérésére
Ez a kurzus bemutatja a nyelvészeket vagy programozókat az NLP-hez Python. Ebben a kurzusban többnyire használjuk a nltk.org (Natural Language Tool Kit), de más releváns és hasznos könyvtárakat is használunk az NLP számára. Jelenleg ezt a tanfolyamot Python 2.x vagy Python 3.x. Példák angolul vagy mandarin nyelven (普通话). Más nyelvek is rendelkezésre állnak, ha a foglalás előtt egyetértünk.
Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.
Az AI olyan intelligens rendszerek felépítésére szolgáló technológiák gyűjteménye, amelyek képesek megérteni az adatokat és az adatokat körülvevő tevékenységeket, hogy „intelligens döntéseket” hozzanak. A Telecom szolgáltatók számára az AI-t használó alkalmazások és szolgáltatások kiépítése megnyithatja az ajtót a jobb működéshez és szolgáltatáshoz olyan területeken, mint a karbantartás és a hálózatoptimalizálás.
Ezen a tanfolyamon megvizsgáljuk az AI-t alkotó különféle technológiákat és a használatukhoz szükséges készségeket. A tanfolyam során megvizsgáljuk az AI specifikus alkalmazásait a Telecom iparágon belül.
Közönség
Hálózati mérnökök
Hálózatüzemeltető személyzet
Telecom műszaki vezetők
A tanfolyam formátuma
Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlati gyakorlatok
Ez a kurzus azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megérteni és megvalósítani a mesterséges intelligenciát alkalmazásaikban. Különös hangsúlyt kap az adatelemzés, az elosztott mesterséges intelligencia és a természetes nyelvi feldolgozás.
A ChatBotok olyan számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat csevegőfelületeken keresztül. A ChatBotok segítenek a szervezeteknek maximalizálni működési hatékonyságukat azáltal, hogy egyszerűbb és gyorsabb lehetőségeket kínálnak felhasználói interakcióikhoz.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet chatbotokat építeni Python .
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni a chatbotok építésének alapjait
Építeni, tesztelni, üzembe helyezni és hibakeresést végezni különböző chatbotokon a Python használatával
Közönség
Fejlesztők
A tantárgy formátuma
Részben előadás, részben megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok
jegyzet
A tanfolyam testreszabott képzésének igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot egyeztetés céljából.
Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Budapest-ban a résztvevők megtanulják a Python könyvtárak használatát az NLP-hez, miközben olyan alkalmazást hoznak létre, amely feldolgozza a képeket és feliratokat generál.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Tervezze meg és kódolja a DL-t NLP-hez Python könyvtárak használatával.
Hozzon létre Python kódot, amely lényegesen hatalmas képgyűjteményt olvas be, és kulcsszavakat generál.
Hozzon létre Python kódot, amely feliratokat generál az észlelt kulcsszavakból.
In this instructor-led, live training in Budapest, 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.
Ez az osztálytermi alapú tréning az NLP technikákat fogja vizsgálni az AI és a Robotics alkalmazásával együtt A küldöttek számítógépes alapú példákat és esettanulmány-megoldási feladatokat vállalnak a Python használatával .
A képzés végére a küldöttek kellően fel vannak szerelve az alapvető python-koncepciókkal, és megfelelően kell tudniuk használni a NLTK-t az NLP és ML alapú műveletek többségének megvalósításához. A képzés célja, hogy ne csak a kivitelezési ismereteket, hanem a benne rejlő technológia logikai és működési ismereteit is átadja.
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azon fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a spaCy használatával nagyon nagy mennyiségű szöveget akarnak feldolgozni minták keresése és betekintés céljából.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Telepítsék és konfigurálják a spaCy-t.
Megértsék a spaCy megközelítését a Natural Language Processing (NLP)-hez.
Kivonjanak mintákat és üzleti betekintéseket nagy mennyiségű adatforrásból.
Integrálják a spaCy könyvtárat a meglévő webes és régebbi alkalmazásokba.
Telepítsék a spaCy-t éles környezetbe az emberi viselkedés előrejelzése érdekében.
Használják a spaCy-t szöveg előfeldolgozására a Deep Learning-höz.
A tantárgy formátuma
Interaktív előadás és megbeszélés.
Rengeteg gyakorlat és feladat.
Gyakorlati implementáció egy élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
Ha testreszabott képzést szeretne igényelni erre a tanfolyamra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot egyeztetés céljából.
Ha többet szeretne megtudni a spaCy-ról, kérjük, látogasson el a következő weboldalra: https://spacy.io/
A Python Machine Learning szövegszűrési funkció képes beolvasni a bemeneti szöveget és szöveges összefoglalót létrehozni. Ez a képesség a parancssorból vagy Python API/Könyvtárként érhető el. Egy izgalmas alkalmazási lehetőség a vezetői összefoglalók gyors létrehozása; ez különösen hasznos olyan szervezetek számára, amelyeknek nagy mennyiségű szöveges adatot kell áttekinteniük jelentések és prezentációk készítése előtt.
Ebben az oktató vezetésével zajló, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell a Python-ot használni egy egyszerű alkalmazás létrehozásához, amely automatikusan összefoglalja a bemeneti szöveget.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Szöveges összefoglaló létrehozására szolgáló parancssori eszköz használata.
Python könyvtárak segítségével a Text Summarization kód tervezése és létrehozása.
Három Python összefoglaló könyvtár értékelése: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Közönség
Fejlesztők
Adattudósok
A tanfolyam formátuma
Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok
TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számítás használata adatáramú grafikonok.
A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási keret TensorFlow.
Word2Vec használják a tanulási vektor képviselete a szavak, az úgynevezett "word embeddings". Word2vec egy különösen számítástechnikai-hatékony előrejelzési modell a tanulás szó beépítések nyers szöveg. Két ízben jön, a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov et al.)
A SyntaxNet és a Word2Vec a felhasználók számára lehetővé teszi, hogy megtanult beépítési modelleket generáljanak a Természetes Nyelvbeviteltől.
közönség
Ez a kurzus célja a fejlesztők és mérnökök, akik szándékoznak dolgozni a SyntaxNet és Word2Vec modellek a TensorFlow grafikonok.
A kurzus befejezése után a képviselők:
megértése TensorFlow’ szerkezetének és telepítési mechanizmusainak
képes végrehajtani telepítési / termelési környezet / építészeti feladatok és konfiguráció
képes értékelni a kód minőségét, elvégezni debugging, nyomon követés
képesnek kell lennie a fejlett termelés megvalósítására, mint például a képzési modellek, a beépítési feltételek, az építési grafikonok és a logging
Olvass tovább...
Utoljára frissítve:
Vélemények (5)
felkéri a mérnöki részt
Michal - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Hunter mesés, nagyon megnyerő, rendkívül hozzáértő és szimpatikus. Nagyon jól sikerült.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Gépi fordítás
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Kurzus - Natural Language Processing with TensorFlow
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Kurzus - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Online NLP training in Budapest
Weekend Natural Language Processing training in Budapest
Evening NLP courses in Budapest
NLP coaching in Budapest
Natural Language Processing boot camp in Budapest
NLP instructor in Budapest
NLP (Natural Language Processing) trainer in Budapest
Natural Language Processing instructor-led in Budapest
Natural Language Processing classes in Budapest
NLP on-site in Budapest
NLP private courses in Budapest
Natural Language Processing one on one training in Budapest, Natural Language Processing trainer in Budapest, NLP (Natural Language Processing) instructor-led in Budapest, NLP instructor in Budapest, Evening NLP (Natural Language Processing) courses in Budapest, NLP classes in Budapest, Weekend NLP training in Budapest, NLP private courses in Budapest, NLP (Natural Language Processing) coaching in Budapest, Natural Language Processing one on one training in Budapest, Online NLP training in Budapest, Natural Language Processing boot camp in Budapest, NLP on-site in BudapestOnline Natural Language Processing (NLP) training in Budapest
Weekend Natural Language Processing (NLP) training in Budapest
Evening NLP (Natural Language Processing) courses in Budapest
NLP (Natural Language Processing) coaching in Budapest
Natural Language Processing boot camp in Budapest
Natural Language Processing (NLP) instructor in Budapest
Natural Language Processing trainer in Budapest
NLP (Natural Language Processing) instructor-led in Budapest
Natural Language Processing (NLP) classes in Budapest
NLP on-site in Budapest
Natural Language Processing (NLP) private courses in Budapest
Natural Language Processing one on one training in Budapest, Natural Language Processing trainer in Budapest, Evening Natural Language Processing (NLP) courses in Budapest, Weekend NLP (Natural Language Processing) training in Budapest, Natural Language Processing coaching in Budapest, Natural Language Processing on-site in Budapest, Natural Language Processing (NLP) classes in Budapest, NLP instructor-led in Budapest, NLP (Natural Language Processing) instructor in Budapest, NLP one on one training in Budapest, Online Natural Language Processing training in Budapest, Natural Language Processing (NLP) private courses in Budapest, Natural Language Processing boot camp in Budapest
