En ligne ou sur site, des cours de formation en direct sur le traitement du langage naturel (PNL) animés par un instructeur démontrent, par le biais de discussions interactives et de pratiques pratiques, comment extraire des informations et une signification de ces données. Utilisant différents langages de programmation tels que Python et R et les bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP), nos formations combinent des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique pour aider les participants à comprendre la signification des données textuelles. Les formations PNL guident les participants étape par étape dans le processus d'évaluation et d'application des bons algorithmes pour analyser les données et rendre compte de leur importance. La formation PNL est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Richmond Hill ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Richmond Hill. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Richmond Hill - The Business Exchange
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Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de l'IA et aux éthiciens de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux ingénieurs, ainsi qu'aux décideurs politiques et aux parties prenantes qui souhaitent comprendre et naviguer dans le paysage éthique des LLM.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Identifier les questions et défis éthiques associés aux LLM.
Appliquer les cadres et principes éthiques au déploiement du LLM.
Évaluer l'impact sociétal des LLM et atténuer les risques potentiels.
Élaborer des stratégies pour un développement et une utilisation responsables de l'IA.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens du NLP et aux data scientists de niveau intermédiaire, aux créateurs de contenu et aux traducteurs, ainsi qu'aux entreprises internationales qui souhaitent utiliser les LLM pour la traduction de langues et la création de contenu multilingue.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de l'apprentissage et de la traduction multilingues avec les LLM.
Mettre en œuvre des LLM pour traduire du contenu entre différentes langues.
Créer et gérer des ensembles de données multilingues pour la formation des LLM.
Développer des stratégies pour maintenir la cohérence et la qualité de la traduction.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés en apprentissage automatique, développeurs IA et scientifiques des données qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour ajuster efficacement de grands modèles à des tâches spécifiques et des personnalisations.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM (Large Language Models).
Mettre en œuvre QLoRA pour l'ajustement fin de grands modèles de langage dans des applications spécifiques à un domaine.
Optimiser la performance de l'ajustement fin sur des ressources informatiques limitées en utilisant la quantification.
Déployer et évaluer efficacement les modèles ajustés fin dans des applications du monde réel.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de NLP en utilisant Python dans Google Colab.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts de base du traitement du langage naturel.
Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour des tâches de traitement du langage naturel.
Effectuer une analyse des sentiments en utilisant les bibliothèques NLTK et SpaCy.
Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement évolutif et collaboratif.
Cette formation en direct (en ligne ou sur place) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé et aux décideurs politiques qui souhaitent explorer les implications éthiques du développement de l'IA et apprendre à appliquer des lignes directrices éthiques lors de l'élaboration de solutions d'IA avec LangChain.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
Comprendre l'impact de l'IA sur la société et les processus de prise de décision.
Développer des stratégies pour construire des systèmes d'IA justes et transparents.
Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques en matière d'IA dans des projets basés sur LangChain.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs web de niveau intermédiaire et aux concepteurs UX qui souhaitent tirer parti de LangChain pour créer des applications web intuitives et conviviales.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
Analyser les données relatives au comportement des utilisateurs afin d'affiner les performances et l'expérience des applications web.
Cette formation en direct avec instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux et aux ingénieurs en automatisation de niveau débutant qui souhaitent comprendre comment utiliser LangChain et les API pour automatiser les tâches répétitives et les flux de travail.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les bases de l'intégration API avec LangChain.
Automatiser les flux de travail répétitifs en utilisant LangChain et Python.
Utiliser LangChain pour connecter diverses API afin de mettre en place des processus commerciaux efficaces.
Créer et automatiser des flux de travail personnalisés en utilisant les API et les capacités d'automatisation de LangChain.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux créateurs de contenu de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Gemini AI pour améliorer la qualité et l'efficacité de leur contenu.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
Appliquer des transformations de texte à texte pour produire un contenu créatif et original.
Mettre en œuvre des stratégies de référencement à l'aide d'informations basées sur l'IA.
Analyser les performances du contenu et adapter les stratégies à l'aide de Gemini AI.
Cette formation en direct avec instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur place) est destinée aux urbanistes de niveau intermédiaire, aux administrateurs de ville et aux développeurs de solutions de ville intelligente qui souhaitent mettre en œuvre Small Language Models (SLMs) dans des projets de ville intelligente afin d'améliorer la vie urbaine.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre l'application des GDT dans les villes intelligentes.
Intégrer les SLM aux ensembles de données urbaines pour améliorer la prise de décision.
Développer des stratégies pour déployer les GDT dans les systèmes de gestion urbaine.
Évaluer l'impact des GDT sur la planification urbaine et les solutions de villes intelligentes.
Cette formation en direct dans Richmond Hill (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
Cette formation en direct dans Richmond Hill (en ligne ou sur place) s'adresse aux technologues de l'éducation de niveau intermédiaire, aux concepteurs pédagogiques et aux développeurs d'IA dans le domaine de l'éducation qui souhaitent intégrer Small Language Models (SLMs) dans les plateformes éducatives afin d'améliorer les processus d'enseignement et d'apprentissage.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre le rôle des SLM dans la technologie éducative.
Concevoir des expériences d'apprentissage pilotées par l'IA à l'aide de SLM.
Mettre en œuvre les SLM dans divers contextes éducatifs.
Évaluer l'efficacité des SLM en termes de résultats d'apprentissage.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent intégrer des fonctionnalités d'IA dans leurs applications à l'aide de Google Gemini AI.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux des grands modèles de langage.
Configurer et utiliser Google Gemini AI pour diverses tâches d'IA.
Mettre en œuvre des transformations de texte à texte et d'image à texte.
Construire des applications de base basées sur l'IA.
Explorer les fonctionnalités avancées et les options de personnalisation de Google Gemini AI.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données de niveau avancé et aux professionnels de DevOps qui souhaitent exploiter les capacités de LangChain en l'intégrant à divers services en nuage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer de petits modèles linguistiques directement sur des appareils aux capacités de traitement limitées, ouvrant ainsi la voie à des applications innovantes dans divers secteurs.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les défis et les solutions pour la mise en œuvre de l'IA sur du matériel compact.
Optimiser et compresser les modèles d'IA pour un déploiement efficace sur les appareils.
Utiliser des cadres et des outils modernes d'IA pour la mise en œuvre de modèles sur l'appareil.
Concevoir et développer des applications d'IA en temps réel pour les appareils mobiles et IoT.
Évaluer et garantir la sécurité et la confidentialité des systèmes d'IA sur appareil.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir leur compréhension des agents conversationnels et appliquer LangChain à des cas d'utilisation du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et son application dans la construction d'agents conversationnels.
Développer et déployer des agents conversationnels en utilisant LangChain.
Intégrer des agents conversationnels avec des API et des services externes.
Appliquer les techniques Natural Language Processing (NLP) pour améliorer la performance des agents conversationnels.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent se spécialiser dans les techniques d'apprentissage profond de pointe pour NLU.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principales différences entre les modèles NLU et NLP.
Appliquer des techniques avancées d'apprentissage profond aux tâches NLU.
Explorer les architectures profondes telles que les transformateurs et les mécanismes d'attention.
Tirer parti des tendances futures en matière de NLU pour construire des systèmes d'IA sophistiqués.
Cette formation en direct avec instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent affiner et personnaliser les modèles d'IA sur Ollama pour améliorer les performances et les applications spécifiques à un domaine.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
Évaluer les améliorations apportées aux modèles et s'assurer de leur robustesse.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau avancé et aux chercheurs en IA qui souhaitent développer des solutions d'IA économes en énergie avec de petits modèles de langage qui sont à la fois puissants et respectueux de l'environnement.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre l'impact de l'IA sur la consommation d'énergie et l'environnement.
Appliquer des techniques de compression et d'optimisation de modèles pour réduire la taille et la consommation d'énergie des modèles d'IA.
Utiliser du matériel et des logiciels économes en énergie pour le déploiement de l'IA.
Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le développement durable de l'IA.
Défendre les pratiques durables dans l'industrie de l'IA et y contribuer.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation du NLG pour automatiser le résumé de texte et la génération de contenu.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de base du NLG pour le résumé de texte et la génération de contenu.
Implémenter des modèles NLG pour résumer des documents et des articles volumineux.
Exploiter les modèles NLG pré-entraînés comme GPT pour la création de contenu.
Appliquer des techniques avancées pour affiner les modèles NLG pour des tâches spécifiques de génération de contenu.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de tous niveaux qui souhaitent automatiser des tâches et des processus à l'aide de l'IA sans avoir à rédiger un code exhaustif.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
Effectuer des analyses et des traitements de données avancés avec des agents d'IA.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent explorer les techniques de pointe en matière d'ULA et de compréhension sémantique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de la compréhension sémantique et de l'IA contextuelle.
Travailler avec des modèles de pointe tels que les transformateurs et les modèles de langage pré-entraînés.
Mettre en œuvre des techniques NLU pour améliorer la compréhension du langage par l'IA.
Développer des applications qui exploitent l'analyse sémantique et l'IA contextuelle.
Cette formation en direct avec instructeur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des flux de travail sécurisés et efficaces axés sur l'IA en utilisant Ollama.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
Cette formation en direct avec instructeur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques NLG basées sur l'IA pour les applications de chatbot et d'assistant virtuel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux du NLG pour l'IA conversationnelle.
Exploiter les techniques d'apprentissage profond pour améliorer la génération de dialogues par les chatbots.
Intégrer des modèles NLG de pointe comme le GPT-3 dans les cadres de travail des chatbots.
Appliquer l'IA contextuelle pour améliorer la cohérence et la fluidité de la conversation.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux chercheurs en apprentissage automatique et en IA qui souhaitent créer des expériences conversationnelles engageantes et efficaces alimentées par l'IA avec de petits modèles de langage.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'IA conversationnelle et le rôle des SLM.
Concevoir et mettre en œuvre des interactions d'IA centrées sur l'utilisateur.
Développer et former des SLMs pour des applications interactives.
Évaluer et améliorer l'efficacité de la communication entre l'homme et l'IA à l'aide de mesures appropriées.
Déployer des interfaces conversationnelles évolutives et éthiques basées sur l'IA dans des scénarios réels.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière de génération de textes de haute qualité, semblables à des textes humains, en utilisant des méthodes NLG avancées.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les techniques avancées de génération de texte en langage naturel.
Mettre en œuvre et affiner les modèles basés sur les transformateurs pour le NLG.
Optimiser les résultats du NLG en termes de fluidité, de cohérence et de pertinence.
Évaluer la qualité du texte généré à l'aide de mesures automatisées et humaines.
Cette formation en direct avec instructeur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir leur expertise dans les techniques modernes de l'ULA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en œuvre des techniques NLU avancées pour les systèmes d'IA.
Exploiter les modèles d'apprentissage profond pour la compréhension sémantique.
Effectuer la reconnaissance et la classification d'intentions dans des applications complexes.
Utiliser des outils de pointe comme Hugging Face Transformers pour les tâches NLU.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.
Cette formation en direct avec instructeur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes du réglage fin et ses applications.
Préparer des ensembles de données pour affiner les modèles pré-entraînés.
Affiner les grands modèles de langage (LLM) pour les tâches de NLP.
Optimiser les performances des modèles et relever les défis les plus courants.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
Développer des applications simples en utilisant LangChain.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux passionnés d'IA qui souhaitent utiliser les LLM pour effectuer diverses tâches de NLP et créer des contenus nouveaux et diversifiés à des fins différentes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Établir un environnement de développement avec des LLM et des outils essentiels.
Exécuter de manière experte des tâches NLU et NLI avec les LLM.
Extraire, déduire et utiliser efficacement les graphes de connaissances.
Générer et gérer des dialogues à l'aide de LLM pour des applications conversationnelles.
Évaluer la qualité et la diversité du contenu généré par les LLM et l'IA générative.
Appliquer des principes éthiques garantissant l'équité et l'utilisation responsable des LLM.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire qui souhaitent créer et appliquer de petits modèles de langage adaptés à des domaines spécifiques tels que le juridique, le médical et le technique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'importance et l'application des modèles de langage spécifiques à un domaine.
Collecter et prétraiter des ensembles de données spécialisées pour l'entraînement des modèles.
Former et affiner les modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine.
Évaluer et comparer les modèles à l'aide de mesures pertinentes pour le domaine.
Déployer des modèles linguistiques spécifiques à un domaine dans des scénarios réels.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets NLP en affinant efficacement les modèles de langage pré-entraînés.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists, 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 de GPT-3 et GPT-4, et apprendre comment tirer parti de ces modèles pour leurs tâches NLP.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts et principes clés des transformateurs génératifs pré-entraînés.
Comprendre l'architecture et le processus de formation des modèles GPT.
Utiliser GPT-3 pour des tâches telles que la génération, la complétion 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.
Cette formation en direct avec instructeur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les bases du NLG et son rôle dans l'IA et la génération de contenu.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux de la génération de langage naturel.
Explorer les applications du NLG dans diverses industries.
Apprendre les techniques de base pour générer des textes semblables à ceux des humains en utilisant l'IA.
Travailler avec des bibliothèques et des modèles Python pour générer du texte.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
Cette formation en direct dirigée par un instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants de niveau débutant qui souhaitent apprendre les fondamentaux de la NLU et comment elle s'intègre dans le paysage plus large de la PNL.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux de Natural Language Understanding (NLU).
Faire la différence entre NLU et NLP.
Explorer les techniques de base pour l'interprétation du langage et la compréhension du contexte.
Appliquer les techniques de NLU à des tâches simples de traitement de texte.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
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.
Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre et exploiter les petits modèles de langage dans diverses applications.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et la fonctionnalité des petits modèles de langage.
Mettre en œuvre des SLM pour des tâches telles que la génération de texte et l'analyse des sentiments.
Optimiser et affiner les SLM pour des cas d'utilisation spécifiques.
Déployer des SLM dans des environnements à ressources limitées.
Évaluer et interpréter les performances des SLM dans des scénarios réels.
On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de l'ensemble des données, dont une grande partie sous forme de texte. Les articles de blogs, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques viennent continuellement s'ajouter à cette masse croissante de données.
Ce cours en direct, dirigé par un instructeur, est axé sur l'extraction d'informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques R Language et Natural Language Processing (NLP), nous combinons des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (petits et grands) à partir de sources disparates, puis d'appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de leur signification.
Format du cours
En partie conférence, en partie discussion, beaucoup de pratique, 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.
L'IA est un ensemble de technologies permettant de construire des systèmes intelligents capables de comprendre les données et les activités qui les entourent afin de prendre des "décisions intelligentes". Pour les fournisseurs Telecom, la création d'applications et de services qui utilisent l'IA pourrait ouvrir la voie à l'amélioration des opérations et des services dans des domaines tels que la maintenance et l'optimisation du réseau.
Dans ce cours, nous examinons les différentes technologies qui composent l'IA et les compétences requises pour les mettre en œuvre. Tout au long du cours, nous examinons les applications spécifiques de l'IA dans l'industrie Telecom.
Public
Ingénieurs réseau
Personnel d'exploitation des réseaux
Responsables techniques Telecom.
Format du cours
En partie conférence, en partie discussion, exercices pratiques
Ce cours s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'IA dans leurs applications. Une attention particulière est accordée à l'analyse des données, à l'IA distribuée et au traitement du langage naturel.
Les ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement les réponses humaines via des interfaces de chat. Les ChatBots aident les organisations à maximiser l'efficacité de leurs opérations en offrant des options plus simples et plus rapides pour les interactions avec leurs 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 fondamentaux de la construction de chatbots
Construire, tester, déployer et résoudre les problèmes de divers chatbots en utilisant Python
Public
Développeurs
Format du cours
Partie cours magistral, partie discussion, exercices et pratique intensive
Remarque
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser des Python bibliothèques pour le NLP en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes.  ;
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir et coder DL pour le NLP en utilisant des Python bibliothèques.
Créer Python un code qui lit une énorme collection d'images et génère des mots-clés.
Créer Python code qui génère des légendes à partir des mots-clés détectés.
In this instructor-led, live training in Richmond Hill, 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.
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 .
A la fin de la formation, les délégués devraient être suffisamment équipés avec les concepts essentiels de Python et devraient être capables d'utiliser suffisamment NLTK pour mettre en œuvre la plupart des opérations basées sur le NLP et le ML. La formation vise à donner non seulement une connaissance de l'exécution, mais aussi une connaissance logique et opérationnelle de la technologie en question.
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:
Installer et configurer spaCy.
Comprendre l'approche de spaCy concernant Natural Language Processing (NLP).
Extraire des modèles et obtenir des informations commerciales à partir de sources de données à grande échelle.
Intégrer la bibliothèque spaCy avec les applications web et les applications existantes.
Déployer spaCy dans des environnements de production en direct pour prédire le comportement humain.
Utiliser spaCy pour prétraiter le texte pour Deep Learning.
Format du cours
Cours et discussion interactifs.
De nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Pour en savoir plus sur spaCy, veuillez consulter : https://spacy.io/
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.
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
En savoir plus...
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