Cursos de NLP (es. PLN) en Ecuador

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías del habla.
• Implemente LLM para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz con sonido natural.
• Integre los LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
• Evalúe y mejore el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
• Manténgase informado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías del habla.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLM para analizar e interpretar el sentimiento público de varias fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLM.
• Preprocese y prepare conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrene y ajuste los LLM para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analice el sentimiento en tiempo real de las redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integre los resultados del análisis de sentimientos en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (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 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 Ecuador (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos, profesionales de aprendizaje automático e investigadores y entusiastas de PNL que desean utilizar Hugging Face para tareas de PNL de manera efectiva.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Utilice un modelo de transformador Hugging Face y ajústelo en un conjunto de datos específico. Obtenga la capacidad de abordar de forma independiente los desafíos comunes de la PNL. Cree y comparta sus demostraciones de modelos de manera efectiva. Agilice la optimización de sus modelos para la producción. Emplee Hugging Face Transformers para resolver una amplia gama de problemas de aprendizaje automático.

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 blogs, 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 informática, 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) 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 usaremos principalmente nltk.org (kit de herramientas de lenguaje natural), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para la PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.xo Python 3.x. Los ejemplos están en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden estar disponibles 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.

TensorFlow ™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos SyntaxNet es un marco de procesamiento de lenguaje natural de red neuronal para TensorFlow Word2Vec se utiliza para aprender representaciones de palabras en vectores, llamadas "incrustaciones de palabras" Word2vec es un modelo predictivo particularmente computacionalmente eficiente para el aprendizaje de incrustaciones de palabras a partir de texto sin formato Se presenta en dos formas: el modelo Continuous BagofWords (CBOW) y el modelo SkipGram (Capítulo 31 y 32 en Mikolov et al) Utilizado en tándem, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de Incrustación aprendidos a partir de la entrada de Lenguaje natural Audiencia 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: comprender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow ser capaz de llevar a cabo las tareas y configuraciones de entorno / producción / arquitectura ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar la depuración, el monitoreo ser capaz de implementar producción avanzada como modelos de capacitación, incorporación de términos, construcción de gráficos y registro .

Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto y distribuida escrita para Java y Scala . Integrado con Hadoop y Spark, el DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPU y CPU distribuidas. Word 2Vec es un método para calcular representaciones vectoriales de palabras introducidas por un equipo de investigadores en Go ogle liderado por Tomas Mikolov. Audiencia Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos de Word 2Vec.

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.

La generación de lenguaje natural (NLG) se refiere a la producción de texto o discurso en lenguaje natural por una computadora En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG) Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado generado por computadora Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .

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 .

La biblioteca Apache OpenNLP es un kit de herramientas basado en aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural. Es compatible con las tareas de NLP más comunes, como la detección de idioma, la tokenización, la segmentación de oraciones, el etiquetado de partes de la oración, la extracción de entidades con nombre, la fragmentación, el análisis y la resolución de correferencias.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a crear modelos para procesar datos basados en texto utilizando OpenNLP. Se utilizarán muestras de datos de entrenamiento, así como conjuntos de datos personalizados, como base para los ejercicios de laboratorio.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar OpenNLP
• Descargue modelos existentes y cree los suyos propios
• Entrene los modelos en varios conjuntos de datos de ejemplo
• Integre OpenNLP con las aplicaciones existentes Java

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

En Python Machine Learning, la función de resumen de texto puede leer el texto de entrada y producir un resumen de texto . Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API/biblioteca Python. Una aplicación interesante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos;  Esto es especialmente útil para las organizaciones que necesitan revisar grandes cantidades de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genera automáticamente un resumen del texto de entrada .   Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice una herramienta de línea de comandos que resuma el texto.
• Diseñe y cree código de resumen de texto utilizando bibliotecas Python. 
• Evalúe tres Python bibliotecas de resumen: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, 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.

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

Esta sesión de capacitación basada en el aula explorará las técnicas de PNL junto con la aplicación de inteligencia artificial y robótica en los negocios Los delegados realizarán ejemplos basados ​​en computadora y ejercicios de resolución de casos de estudio usando Python .

ChatBots son programas de computadora que simulan automáticamente las respuestas humanas a través de las interfaces de chat ChatBots ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para sus interacciones con los usuarios En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a construir chatbots en Python Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprenda los fundamentos de la construcción de chatbots Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de varios chatbots utilizando Python Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .

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 el Natural Language Processing (NLP) .
• Extraiga patrones y obtenga información comercial de fuentes de datos a gran escala.
• Integre la biblioteca spaCy con las aplicaciones web y heredadas existentes.
• Implemente espacios para entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano.
• Use 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/

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores web que desean crear modelos de aprendizaje automático con Core ML para iOS 11 y desarrollo de macOS High Sierra.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cree aplicaciones impulsadas por IA que utilicen el aprendizaje automático.
• Implemente modelos de aprendizaje automático que clasifiquen las imágenes.
• Use la API de Core ML para admitir flujos de trabajo personalizados y casos de uso avanzados
• Analice texto en lenguaje natural con modelos de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar TextBlob para implementar y simplificar tareas de NLP, como análisis de sentimientos, correcciones ortográficas, modelado de clasificación de texto, etc. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a implementar tareas de NLP con TextBlob.
• Comprenda las características, la arquitectura y las ventajas de TextBlob.
• Aprenda a crear sistemas de clasificación de texto con TextBlob.
• Realizar tareas comunes de NLP (Tokenización, WordNet, Análisis de sentimientos, Corrección ortográfica, etc.)
• Ejecute implementaciones avanzadas con API simples y unas pocas líneas de código.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar Spark NLP, construido sobre Apache Spark, para desarrollar, implementar y escalar modelos y canalizaciones de procesamiento de texto en lenguaje natural. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear canalizaciones de NLP con Spark NLP.
• Comprender las características, la arquitectura y los beneficios del uso de Spark NLP.
• Utilice los modelos previamente entrenados disponibles en Spark NLP para implementar el procesamiento de texto.
• Aprenda a crear, entrenar y escalar modelos Spark NLP para proyectos de producción.
• Aplique la clasificación, la inferencia y el análisis de sentimientos en casos de uso del mundo real (datos clínicos, información sobre el comportamiento de los clientes, etc.).

Este curso ha sido diseñado para personas interesadas en extraer el significado de un texto escrito en inglés, aunque el conocimiento también puede aplicarse a otros idiomas humanos. El curso cubrirá cómo hacer uso del texto escrito por personas, como publicaciones en blogs, tweets, etc. Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automáticamente en función de una extensa fuente de datos.