Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow
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.
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:
- Entender la estructura y los mecanismos de despliegue de TensorFlow
- Ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
- Ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración
- Ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
Programa del Curso
Empezar
- Configuración e instalación
TensorFlow Conceptos básicos
- Variables de creación, inicialización, almacenamiento y restauración TensorFlow
- Alimentación, lectura y precarga TensorFlow Datos
- Cómo usar la infraestructura TensorFlow para entrenar modelos a escala
- Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard
TensorFlow Mecánica 101
- Preparación de los datos
- Descargar
- Entradas y marcadores de posición
- Construir el gráfico
- Inferencia
- Pérdida
- Adiestramiento
- Entrenamiento del modelo
- El grafo
- La sesión
- Bucle de tren
- Evaluar el modelo
- Construir el gráfico de evaluación
- Salida de evaluación
Uso avanzado
- Subprocesos y colas
- Distribuidos TensorFlow
- Escribir Documentation y compartir el modelo
- Personalización de lectores de datos
- Usando GPUs
- Manipulación de TensorFlow archivos de modelo
TensorFlow Sirviendo
- Introducción
- Tutorial básico de servicio
- Tutorial de Serving Avanzado
- Tutorial del modelo de inicio de servicio
Introducción a SyntaxNet
- Análisis sintáctico desde entrada estándar
- Anotación de un corpus
- Configuración de los scripts Python
Creación de una canalización de NLP con SyntaxNet
- Obtención de datos
- Etiquetado de partes de la oración
- Entrenamiento del etiquetador de puntos de venta de SyntaxNet
- Preprocesamiento con el etiquetador
- Análisis de dependencias: análisis basado en transiciones
- Entrenamiento de un analizador Paso 1: Entrenamiento previo local
- Entrenamiento de un analizador Paso 2: Entrenamiento global
Representaciones vectoriales de Words
- Motivación: ¿Por qué aprender incrustaciones de palabras?
- Ampliación con la formación en contraste de ruido
- El modelo Skip-gram
- Construyendo el grafo
- Entrenamiento del modelo
- Visualización de las incrustaciones aprendidas
- Evaluación de incrustaciones: razonamiento analógico
- Optimización de la implementación
Requerimientos
Conocimiento práctico de python
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow - Booking
Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow - Enquiry
Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow - Consultas
Consultas
Testimonios (4)
Los ejemplos y la paciencia del instructor
Jose Emilio Sanchez Garcia - Universidad Autonoma Indigena de Mexico
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Muy conocedor
Usama Adam - TWPI
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Traducción Automática
La forma en que presenta todo con ejemplos y entrenamiento fue muy útil
Ibrahim Mohammedameen - TWPI
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Traducción Automática
Organización, siguiendo la agenda propuesta, el amplio conocimiento del entrenador sobre este tema
Ali Kattan - TWPI
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Traducción Automática
Próximos cursos
Cursos Relacionados
Advanced Techniques in Natural Language Generation (NLG)
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
AI Automation with n8n and LangChain
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
Building Conversational Agents with LangChain
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (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.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (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.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (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.
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (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).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (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.