Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP培訓

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向數據科學家， 機器學習從業者以及希望有效利用Hugging Face執行NLP任務的NLP研究人員和愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 利用 Hugging Face Transformer 模型，並在特定數據集上對其進行微調。
• 獲得獨立解決常見 NLP 挑戰的能力。
• 有效地創建和共用您的模型演示。
• 簡化生產模型的優化。
• 使用 Hugging Face 個 Transformer 來解決各種機器學習問題。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望使用TextBlob實現和簡化NLP任務的數據科學家和開發人員，例如情感分析，拼寫更正，文本分類建模等。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始使用 TextBlob 實現 NLP 任務。
• 瞭解 TextBlob 的功能、體系結構和優勢。
• 瞭解如何使用 TextBlob 生成文字分類系統。
• 執行常見的 NLP 任務（標記化、WordNet、情感分析、拼寫更正等）
• 使用簡單的 API 和幾行代碼執行高級實現。

這種由講師指導的澳門現場培訓（現場或遠端）面向希望使用基於Apache Spark構建的Spark NLP來開發，實現和擴展自然語言文本處理模型和管道的數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Spark NLP 設置必要的開發環境以開始構建 NLP 管道。
• 瞭解使用 Spark NLP 的功能、架構和優勢。
• 使用 Spark NLP 中提供的預訓練模型來實現文本處理。
• 瞭解如何為生產級項目構建、訓練和擴展 Spark NLP 模型。
• 對真實用例（臨床數據、客戶行為洞察等）應用分類、推理和情感分析。

這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）現場培訓面向希望應用 LLM 來分析和解釋來自各種文本來源（如社交媒體帖子、產品評論和客戶反饋）的公眾情緒的中級數據和營銷專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解情緒分析的原理及其使用 LLM 的應用。
• 預處理和準備用於情緒分析的數據集。
• 訓練和微調 LLM 以準確反映文字中的情緒。
• 即時分析來自社交媒體和其他文本來源的情緒。
• 將情緒分析結果整合到業務戰略和決策流程中。

本課程專為有興趣從書面英語文本中提取意義的人設計，儘管知識也可以應用於其他人類語言。

該課程將介紹如何使用人類撰寫的文本，如博客文章，推文等...

例如，分析師可以設置一種算法，該算法將根據廣泛的數據源自動得出結論。

MLlib是Spark的機器學習（ML）庫。其目標是使實用的機器學習可擴展且簡單。它由常見的學習算法和實用程序組成，包括分類，回歸，聚類，協同過濾，降維，以及低級優化原語和更高級別的管道API。

它分為兩個包：

• spark.mllib包含在RDD之上構建的原始API。

• spark.ml提供了構建在DataFrame之上的更高級API，用於構建ML管道。

聽眾

本課程面向希望利用Apache Spark內置機器庫的工程師和開發人員

本課程是為經理、解決方案架構師、創新官、首席技術官、軟體架構師以及任何對應用人工智慧概述及其發展的最新預測感興趣的人創建的。

ChatBots是通過聊天界面自動模擬人類響應的計算機程序。 ChatBots通過為用戶交互提供更簡單，更快捷的選項，幫助組織最大限度地提高運營效率。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何在Python構建聊天機器人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解構建聊天機器人的基礎知識
• 使用Python構建，測試，部署和排除各種聊天機器人的故障

聽眾

• 開發商

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

在這個由講師指導的澳門現場培訓中，參與者將學習使用Python 庫進行NLP，因為他們創建了一個處理 一組圖片並生成標題的應用程式。 

在培訓結束時，參與者將能夠：

•  使用 Python 庫為 NLP 設計和編寫 DL。
• 創建 Python 代碼，讀取大量圖片並生成關鍵字。
• 創建 Python 代碼，用於 從檢測到的關鍵字生成標題。

這種由講師指導的現場培訓（現場或遠端）面向數據科學家、機器學習工程師、NLP 研究人員和 AI 愛好者，他們希望瞭解 GPT 模型的內部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，並學習如何利用這些模型完成他們的 NLP 任務。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

瞭解生成式預訓練轉換器背後的關鍵概念和原則。 理解 GPT 模型的架構和訓練過程。 利用 GPT-3 執行文字生成、完成和翻譯等任務。 探索 GPT-4 的最新進展及其潛在應用。 將 GPT 模型應用於他們自己的 NLP 專案和任務。

這種由講師指導的現場培訓澳門（在線或遠端）面向希望使用 LLM 執行各種 NLP 任務併為不同目的創建新穎多樣內容的中級數據科學家、AI 開發人員和 AI 愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 LLM 和基本工具建立開發環境。
• 使用 LLM 熟練地執行 NLU 和 NLI 任務。
• 有效地提取、推斷和利用知識圖譜。
• 使用 LLM 為對話應用程式生成和管理對話。
• 評估 LLM 和生成式 AI 生成的內容品質和多樣性。
• 應用道德原則，確保公平和負責任地使用法學碩士。

自然語言生成（NLG）是指由計算機生成自然語言文本或語音。 在這個有指導性的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python通過從頭開始構建自己的NLG系統來生成高質量的自然語言文本。還將審查案例研究，並將相關概念應用于生成實驗室項目以生成內容。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用NLG爲各行業自動生成內容，從新聞到房地産，再到天氣和體育報道選擇和組織源內容，計劃語句，並准備一個自動生成原始內容的系統了解NLG管道並在每個階段應用正確的技術了解自然語言生成（NLG）系統的體系結構實施最適合的分析和排序算法和模型從公開可用的數據源中提取數據以及策劃數據庫以用作生成文本的材料用計算機生成的自動內容創建來替代手動和費力的書寫過程 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習

據估計, 非結構化資料占所有資料的 9 0% 以上, 其中大部分是文本形式的。博客帖子、推特、社交媒體和其他數位出版物不斷增加了這一不斷增長的資料

。

本講師指導的現場課程的核心是從這些資料中提取見解和意義。利用 R 語言和自然語言處理 (NLP) 庫, 我們將電腦科學、人工智慧和計算語言學的概念和技術結合起來, 以演算法方式理解文本資料背後的含義。資料樣本可根據客戶要求提供各種語言版本.

到本培訓結束時, 學員將能夠準備來自不同來源的資料集 (大小), 然後應用正確的演算法分析和報告其意義

課程

的

格式

• 部分講座、部分討論、繁重的動手實踐、偶爾的測試來衡量理解