Los cursos de capacitación en línea o presenciales, dirigidos por instructores en vivo Natural Language Processing (NLP), demuestran a través de discusiones interactivas y prácticas cómo extraer ideas y significados de estos datos. Utilizando diferentes lenguajes de programación como las bibliotecas Python y R y Natural Language Processing (NLP), nuestras capacitaciones combinan conceptos y técnicas de ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional para ayudar a los participantes a comprender el significado detrás de los datos de texto. Las capacitaciones de PNL guían a los participantes paso a paso a través del proceso de evaluación y aplicación de los algoritmos correctos para analizar datos e informar sobre su importancia.
La capacitación en PNL está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Indiana o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Indiana.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
IN, Indianapolis - Lockerbie Marketplace
333 N. Alabama Street Suite 350, Indianapolis, United States, 46204
Con su cercanía a las autopistas y una infraestructura de transporte global dinámica, así como las comodidades del centro, la oficina en Lockerbie Marketplace en la calle N. Alabama ofrece una gran accesibilidad. La oficina ocupa el tercer piso del inteligente edificio Sears en el corazón del distrito histórico de Indianápolis. Lockerbie Square es donde muchos inmigrantes se establecieron en Estados Unidos. Indianápolis (Indy) es una ciudad internacional en el condado de Marion que alberga a más de 500 empresas extranjeras. También cuenta con muchos eventos deportivos vibrantes, incluyendo el evento principal del automovilismo, el Indy 500. Indianápolis presume de ser una de las ciudades grandes menos costosas de Estados Unidos. La propiedad está ubicada cerca de Lockerbie Chatham Arch y del principal centro comercial de Massachusetts Avenue.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales y especialistas en ética de IA de nivel intermedio, científicos e ingenieros de datos, y responsables políticos y partes interesadas que deseen comprender y navegar por el panorama ético de los LLM.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Identificar los problemas éticos y los desafíos asociados con los LLM.
Aplicar marcos y principios éticos a la implementación de LLM.
Evalúe el impacto social de los LLM y mitigue los riesgos potenciales.
Desarrollar estrategias para el desarrollo y el uso responsable de la IA.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de PNL de nivel intermedio y científicos de datos, creadores de contenido y traductores, y empresas globales que deseen utilizar LLM para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con los LLM.
Implemente LLM para traducir contenido entre varios idiomas.
Cree y administre conjuntos de datos multilingües para capacitar a los LLM.
Desarrollar estrategias para mantener la coherencia y la calidad de la traducción.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de NLP utilizando Python en Google Colab.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural.
Preprocese y limpie datos de texto para tareas de NLP.
Realice análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
Trabaje con datos de texto con Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado y responsables políticos que deseen explorar las implicaciones éticas del desarrollo de la IA y aprender a aplicar las pautas éticas al crear soluciones de IA con LangChain.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
Desarrollar estrategias para crear sistemas de IA justos y transparentes.
Implemente directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web de nivel intermedio y diseñadores de UX que desean aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios e ingenieros de automatización de nivel principiante que deseen comprender cómo usar LangChain y las API para automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
Automatice los flujos de trabajo repetitivos con LangChain y Python.
Utilice LangChain para conectar varias API para procesos empresariales eficientes.
Cree y automatice flujos de trabajo personalizados utilizando las API y las capacidades de automatización de LangChain.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a creadores de contenido de nivel intermedio que deseen utilizar Google Gemini AI para mejorar la calidad y eficiencia de su contenido.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender el papel de la IA en la creación de contenidos.
Configura y usa Google Gemini AI para generar y optimizar contenido.
Aplica transformaciones de texto a texto para producir contenido creativo y original.
Implemente estrategias de SEO utilizando información impulsada por IA.
Analice el rendimiento del contenido y adapte las estrategias utilizando Gemini AI.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a planificadores urbanos de nivel intermedio, administradores de ciudades y desarrolladores de soluciones de ciudades inteligentes que deseen implementar Small Language Models (SLMs) en proyectos de ciudades inteligentes para mejorar la vida urbana.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender la aplicación de los SLM en las ciudades inteligentes.
Integre los SLM con conjuntos de datos urbanos para mejorar la toma de decisiones.
Desarrollar estrategias para el despliegue de MST en los sistemas de gestión urbana.
Evaluar el impacto de los MST en la planificación urbana y las soluciones de ciudades inteligentes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de servicio al cliente de nivel intermedio que deseen implementar Google Gemini AI en sus operaciones de servicio al cliente.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender el impacto de la IA en el servicio al cliente.
Configura Google Gemini AI para automatizar y personalizar las interacciones con los clientes.
Utilice transformaciones de texto a texto e imagen a texto para mejorar la eficiencia del servicio.
Desarrolle estrategias impulsadas por IA para el análisis de los comentarios de los clientes en tiempo real.
Explora las funciones avanzadas para crear una experiencia de servicio al cliente perfecta.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a tecnólogos educativos de nivel intermedio, diseñadores instruccionales y desarrolladores de IA en educación que deseen integrarse Small Language Models (SLMs) en plataformas educativas para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender el papel de los MST en la tecnología educativa.
Diseñe experiencias de aprendizaje impulsadas por IA utilizando SLM.
Implementar MST en diversos entornos educativos.
Evaluar la efectividad de los MST en los resultados de aprendizaje.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen integrar funcionalidades de IA en sus aplicaciones utilizando Google Gemini AI.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje grandes.
Configure y use Google Gemini AI para varias tareas de IA.
Implemente transformaciones de texto a texto e imagen a texto.
Cree aplicaciones básicas impulsadas por IA.
Explora las funciones avanzadas y las opciones de personalización en Google Gemini AI.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean implementar modelos de lenguaje pequeños directamente en dispositivos con capacidades de procesamiento limitadas, lo que abre posibilidades para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los desafíos y las soluciones para implementar la IA en hardware compacto.
Optimice y comprima los modelos de IA para una implementación eficiente en el dispositivo.
Utilice marcos y herramientas de IA modernos para la implementación de modelos en el dispositivo.
Diseñe y desarrolle aplicaciones de IA en tiempo real para dispositivos móviles e IoT.
Evalúe y garantice la seguridad y privacidad de los sistemas de IA en el dispositivo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su comprensión de los agentes conversacionales y aplicar LangChain a casos de uso del mundo real.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la creación de agentes conversacionales.
Desarrolle e implemente agentes conversacionales con LangChain.
Integre agentes conversacionales con API y servicios externos.
Aplicar Natural Language Processing (NLP) técnicas para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen especializarse en técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia para NLU.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender las diferencias clave entre los modelos NLU y NLP.
Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje profundo a las tareas de NLU.
Explora arquitecturas profundas como transformadores y mecanismos de atención.
Aproveche las tendencias futuras de NLU para crear sistemas de IA sofisticados.
Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Indiana (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean ajustar y personalizar modelos de IA en Ollama para mejorar el rendimiento y aplicaciones específicas del dominio.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado e investigadores de IA que deseen desarrollar soluciones de IA energéticamente eficientes con modelos de lenguaje pequeños que sean potentes y respetuosos con el medio ambiente.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender el impacto de la IA en el consumo de energía y el medio ambiente.
Aplique técnicas de compresión y optimización de modelos para reducir el tamaño y el uso de energía de los modelos de IA.
Utilice marcos de hardware y software energéticamente eficientes para la implementación de IA.
Implementar las mejores prácticas para el desarrollo sostenible de la IA.
Abogar y contribuir a las prácticas sostenibles en la industria de la IA.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en el uso de NLG para automatizar el resumen de texto y la generación de contenido.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios básicos de NLG para el resumen de textos y la generación de contenido.
Implemente modelos NLG para resumir documentos y artículos de gran tamaño.
Aproveche los modelos NLG previamente entrenados, como GPT, para la creación de contenido.
Aplique técnicas avanzadas para ajustar los modelos NLG para tareas específicas de generación de contenido.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles de habilidad que deseen automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir código extenso.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Diseñe e implemente flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
Cree chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar las técnicas de vanguardia en NLU y comprensión semántica.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios de la comprensión semántica y la IA contextual.
Trabaje con modelos de última generación, como transformadores y modelos de lenguaje previamente entrenados.
Implementar técnicas NLU para mejorar la comprensión del lenguaje de la IA.
Desarrolle aplicaciones que aprovechen el análisis semántico y la IA contextual.
Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Indiana (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar flujos de trabajo seguros y eficientes impulsados por inteligencia artificial utilizando Ollama.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Desplegar y configurar Ollama para el procesamiento de IA privada.
Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar las técnicas de NLG impulsadas por IA para aplicaciones de chatbot y asistente virtual.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios básicos de NLG para la IA conversacional.
Aproveche las técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la generación de diálogos entre chatbots.
Integre modelos NLG de última generación como GPT-3 en marcos de chatbot.
Aplique la IA contextual para mejorar la coherencia y la fluidez de las conversaciones.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, aprendizaje automático e investigadores de IA que deseen crear experiencias conversacionales atractivas y eficientes impulsadas por IA con modelos de lenguaje pequeños.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los fundamentos de la IA conversacional y el papel de los SLM.
Diseñe e implemente interacciones de IA centradas en el usuario.
Desarrollar y entrenar SLM para aplicaciones interactivas.
Evalúe y mejore la eficacia de la comunicación entre humanos e IA utilizando las métricas adecuadas.
Implemente interfaces conversacionales escalables y éticas impulsadas por IA en escenarios del mundo real.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades para generar texto de alta calidad similar al ser humano utilizando métodos avanzados de NLG.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender técnicas avanzadas para generar texto en lenguaje natural.
Implemente y ajuste modelos basados en transformadores para NLG.
Optimice los resultados de NLG para mejorar la fluidez, la coherencia y la relevancia.
Evalúe la calidad del texto generado utilizando métricas automatizadas y humanas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su experiencia en técnicas modernas de NLU.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Implementar técnicas avanzadas de NLU para sistemas de IA.
Aproveche los modelos de aprendizaje profundo para la comprensión semántica.
Realice el reconocimiento y la clasificación de intenciones en aplicaciones complejas.
Utilice herramientas de última generación como Hugging Face Transformers para tareas de NLU.
Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Indiana (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos previamente entrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios fundamentales de LangChain.
Instale y configure el entorno de LangChain.
Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de NLP y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Establecer un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
Realice de manera experta tareas de NLU y NLI con LLM.
Extraiga, infiera y utilice gráficos de conocimiento de manera efectiva.
Genere y gestione diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
Evalúe la calidad y la diversidad del contenido generado por los LLM y la IA generativa.
Aplicar principios éticos, garantizando la equidad y el uso responsable de los LLM.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio e ingenieros de aprendizaje automático que deseen crear y aplicar pequeños modelos de lenguaje adaptados a dominios específicos, como los campos legal, médico y técnico.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender la importancia y la aplicación de los modelos de lenguaje específicos del dominio.
Conserve y preprocese conjuntos de datos especializados para el entrenamiento de modelos.
Entrene y ajuste los modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
Evalúe y compare modelos utilizando métricas relevantes para el dominio.
Implemente modelos de lenguaje específicos del dominio en escenarios del mundo real.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PNL a través del ajuste efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.
Esta formación en directo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de PNL y entusiastas de la IA que deseen comprender el funcionamiento interno de los modelos GPT, explorar las capacidades de GPT-3 y GPT-4 y aprender a aprovechar estos modelos para sus tareas de PNL.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los conceptos y principios clave detrás de los transformadores generativos preentrenados.
Comprender la arquitectura y el proceso de entrenamiento de los modelos GPT.
Utilice GPT-3 para tareas como la generación, finalización y traducción de textos.
Explore los últimos avances en GPT-4 y sus posibles aplicaciones.
Aplicar modelos GPT a sus propios proyectos y tareas de PNL.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que deseen aprender los conceptos básicos de NLG y su papel en la IA y la generación de contenido.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos fundamentales de la Generación de Lenguaje Natural.
Explore las aplicaciones de NLG en diversas industrias.
Aprende técnicas básicas para generar texto similar al humano con IA.
Trabaje con Python bibliotecas y modelos para generar texto.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de NLU y cómo encaja en el panorama más amplio de PNL.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos fundamentales de Natural Language Understanding (NLU).
Diferenciar entre NLU y NLP.
Explorar técnicas básicas para la interpretación del lenguaje y la comprensión del contexto.
Aplicar técnicas NLU a tareas sencillas de procesamiento de textos.
Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Indiana (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen implementar y aprovechar modelos de lenguaje pequeños en diversas aplicaciones.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender la arquitectura y la funcionalidad de los modelos de lenguaje pequeños.
Implemente SLM para tareas como la generación de texto y el análisis de sentimientos.
Optimice y ajuste los SLM para casos de uso específicos.
Implemente SLM en entornos con recursos limitados.
Evalúe e interprete el rendimiento de los SLM en escenarios del mundo real.
Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones de blog, los tweets, las redes sociales y otras publicaciones digitales se suman continuamente a este creciente cuerpo de datos.Este curso en vivo dirigido por un instructor se centra en extraer información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas R Language y Natural Language Processing (NLP), combinamos conceptos y técnicas de ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional para comprender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) a partir de fuentes dispares, y luego aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su importancia.Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión
Este curso introduce a los lingüistas o programadores a la PNL en Python. Durante este curso utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.x o Python 3.x. Los ejemplos son en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden ponerse a disposición si se acuerda antes de reservar.
Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y cualquier persona que esté interesada en una visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.
La IA es un conjunto de tecnologías para construir sistemas inteligentes capaces de comprender los datos y las actividades que los rodean para tomar "decisiones inteligentes". Para los proveedores Telecom, la creación de aplicaciones y servicios que hagan uso de la IA podría abrir la puerta a la mejora de las operaciones y los servicios en áreas como el mantenimiento y la optimización de la red.En este curso examinamos las diversas tecnologías que componen la IA y los conjuntos de habilidades necesarias para ponerlas en práctica. A lo largo del curso, examinamos las aplicaciones específicas de la IA dentro de la industria Telecom.Audiencia
Ingenieros de redes
Personal de operaciones de red
Telecom Directores técnicos
Formato del curso
Parte conferencia, parte discusión, ejercicios prácticos
Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieran comprender e implementar la IA en sus aplicaciones. Se presta especial atención al análisis de datos, la inteligencia artificial distribuida y el procesamiento del lenguaje natural.
Los ChatBots son programas informáticos que simulan automáticamente respuestas humanas a través de interfaces de chat. Los ChatBots ayudan a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para las interacciones con los usuarios.En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir chatbots en Python.Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de la construcción de chatbots
Construir, probar, implementar y solucionar problemas de varios chatbots utilizando Python
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
Parte teórica, parte discusión, ejercicios y mucha práctica
Nota
Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana, los participantes aprenderán a usar Python bibliotecas para NLP a medida que crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Diseñe y codifique DL para NLP usando bibliotecas Python.
Cree Python código que lea una colección sustancialmente grande de imágenes y genere palabras clave.
Cree Python Código que genere subtítulos a partir de las palabras clave detectadas.
In this instructor-led, live training in Indiana, 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.
Esta sesión de capacitación en el aula explorará las técnicas de PNL junto con la aplicación de la IA y Robotics en los negocios. Los delegados llevarán a cabo ejemplos basados en computadora y ejercicios de resolución de estudios de caso utilizando Python
Al final de la capacitación, se espera que los delegados estén suficientemente equipados con los conceptos esenciales de python y que sean capaces de utilizar NLTK de manera suficiente para implementar la mayoría de las operaciones basadas en ML y PNL. La capacitación tiene como objetivo proporcionar no solo un conocimiento de ejecución sino también el conocimiento lógico y operativo de la tecnología que contiene.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean usar spaCy para procesar grandes volúmenes de texto para encontrar patrones y obtener información.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Instalar y configurar spaCy.
Comprender el enfoque de spaCy para Natural Language Processing (NLP).
Extraer patrones y obtener información empresarial de fuentes de datos a gran escala.
Integrar la biblioteca spaCy con aplicaciones web y heredadas existentes.
Implementar spaCy en entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano.
Usar spaCy para preprocesar texto para Deep Learning
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Para obtener más información sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
En Python Machine Learning, la función de Resumen de Texto es capaz de leer el texto de entrada y generar un resumen de texto. Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API/Biblioteca de Python. Una aplicación emocionante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para organizaciones que necesitan revisar grandes volúmenes de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.En esta formación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen de texto de entrada.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Usar una herramienta de línea de comandos que resume texto.
Diseñar y crear código de Resumen de Texto utilizando bibliotecas de Python.
Evaluar tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
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Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa
TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica utilizando gráficos de flujo de datos.
SyntaxNet es una estructura de procesamiento de lenguaje natural de la red neuronal para TensorFlow.
Word2Vec se utiliza para el aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras, llamadas "embeddings palabra". Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para aprender las incorporaciones de palabras a partir de texto en bruto. Viene en dos sabores, el modelo continuo de la bolsa-de-palabras (CBOW) y el modelo de Skip-Gram (capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov y otros).
Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permite a los usuarios generar modelos de incorporación aprendida de entrada de lenguaje natural.
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Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que tienen la intención de trabajar con los modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus gráficos TensorFlow.
Después de completar este curso, los delegados:
Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
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