Szkolenie „Przetwarzanie języka naturalnego NLP z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego (ML)” – online

Przetwarzanie języka naturalnego NLP z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego (ML)

 

Idea szkolenia

Szkolenie „Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego (ML)” to zaawansowany kurs, który pozwoli uczestnikom zgłębić tajniki analizy i przetwarzania tekstu przy użyciu technik uczenia maszynowego. Ten intensywny program ma na celu przybliżenie uczestnikom zaawansowanych umiejętności w dziedzinie NLP i ML oraz wyposażenie ich w narzędzia do rozwiązywania złożonych problemów związanych z językiem naturalnym.

Cel szkolenia:

1. Rozumienie NLP: Nauczysz się podstawowych koncepcji związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, takich jak tokenizacja, analiza składniowa, rozpoznawanie encji, analiza sentymentu i wiele innych.
2. Techniki uczenia maszynowego w NLP: Szkolenie zapozna uczestników z różnymi technikami uczenia maszynowego, takimi jak klasyfikacja tekstu, modele seq2seq, sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) i sieci neuronowe splotowe (CNN), które są wykorzystywane w zadaniach NLP.
3. Praktyczne projekty: Podczas szkolenia będziesz pracować nad wieloma projektami praktycznymi, które pozwolą ci zastosować zdobytą wiedzę w realnych scenariuszach. To może obejmować tworzenie modeli analizy sentymentu, tłumaczenia maszynowego lub generowania tekstu.
4. Narzędzia i biblioteki: Dostaniesz możliwość zapoznania się z popularnymi bibliotekami i narzędziami do przetwarzania języka naturalnego, takimi jak np. NLTK, spaCy, PyTorch.
5. Optymalizacja modeli NLP: Nauczysz się, jak zoptymalizować modele NLP pod kątem wydajności i jakości, w tym regularyzację, strojenie hiperparametrów i techniki do walki z przeuczeniem.
6. Etyka w NLP: Szkolenie podkreśli znaczenie etyki w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, w tym kwestie związane z prywatnością, uczciwością i biasem.

Dla kogo?

Szkolenie dedykowane jest profesjonalistom z dziedziny analizy danych, programowania i uczenia maszynowego, którzy chcą pogłębić swoje umiejętności w obszarze przetwarzania języka naturalnego.

Program

 

Umiejętności po szkoleniu

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą gotowi do rozwiązywania zaawansowanych problemów związanych z językiem naturalnym za pomocą technik uczenia maszynowego.

 

Po ukończeniu szkolenia „Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego (ML)”, uczestnik będzie posiadać zaawansowane umiejętności i wiedzę z zakresu przetwarzania języka naturalnego oraz uczenia maszynowego oraz zdobędzie następujące umiejętności:

1. Rozumienie NLP: Kandydat będzie w stanie zrozumieć zaawansowane koncepcje związane z przetwarzaniem języka naturalnego, włączając w to tokenizację, analizę składniową, rozpoznawanie encji, analizę sentymentu i inne zaawansowane techniki.
2. Techniki uczenia maszynowego w NLP: Kandydat będzie w stanie wykorzystać różnorodne techniki uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja tekstu, modele seq2seq, sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) i sieci neuronowe splotowe (CNN) w zadaniach przetwarzania języka naturalnego.
3. Praktyczne projekty: Kandydat będzie miał doświadczenie w pracy nad projektami praktycznymi z wykorzystaniem zaawansowanych technik NLP i ML, co pozwoli mu na rozwiązywanie rzeczywistych problemów w dziedzinie analizy tekstu, tłumaczenia maszynowego czy generowania tekstu.
4. Znajomość narzędzi i bibliotek: Kandydat pozna i będzie umiał wykorzystywać popularne narzędzia i biblioteki do przetwarzania języka naturalnego, takie jak NLTK, spaCy i PyTorch.
5. Optymalizacja modeli NLP: Kandydat będzie w stanie optymalizować modele NLP pod kątem wydajności i jakości, włączając w to regularyzację, strojenie hiperparametrów i techniki przeciwdziałania przeuczeniu.
6. Etyka w NLP: Kandydat będzie świadomy kwestii etycznych związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, takich jak prywatność, uczciwość i unikanie biasu.

Po ukończeniu tego zaawansowanego szkolenia uczestnik będzie gotów do pracy nad skomplikowanymi projektami związanymi z przetwarzaniem języka naturalnego i uczeniem maszynowym. Będzie posiadać zaawansowaną wiedzę i praktyczne umiejętności, które pozwolą mu na rozwijanie innowacyjnych rozwiązań w dziedzinie NLP.

Prowadzący

Pan Krzysztof

Pan Krzysztof to wybitny polski naukowiec posiadający doktorat z dziedziny informatyki i bioinformatyki. Jego obszerna ekspertyza obejmuje szeroko pojętą sztuczną inteligencję, ze szczególnym skoncentrowaniem na przetwarzaniu języka naturalnego oraz aplikacjach sztucznej inteligencji w medycynie. Jego najnowsze badania koncentrują się na zaawansowanych obszarach wizji komputerowej, hiperspektrii oraz technikach klonowania głosu.

Jako aktywny badacz, Krzysztof nie tylko prowadzi badania, ale także dzieli się swoją wiedzą i doświadczeniem, co stanowi nieoceniony wkład w rozwój nauki i technologii. Od wielu lat pełni funkcję kierownika zespołów badawczych oraz informatycznych, wykazując zdolności przywódcze i umiejętność skutecznego zarządzania projektami B+R.

Jego osiągnięcia naukowe są szeroko rozpoznawane i opublikowane w renomowanych czasopismach branżowych, co przyczyniło się do postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz jej zastosowań praktycznych. Jako ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji, Krzysztof kontynuuje dążenie do odkrywania nowych rozwiązań i innowacyjnych technologii, które mogą mieć istotny wpływ na rozwój nauki, technologii i społeczeństwa.

Pan Krzysztof jest posiadaczem licznych certyfikatów potwierdzających jego wiedzę i umiejętności, m. in.

• Adobe Certified Expert: Photoshop,
• Apple:
  • Apple Certified Associate – Mac Integration,
  • Apple Certified Specialist – Mac OS X Directory Services,
  • Apple Certified Support Professional,
  • Apple Certified Technical Coordinator,
  • Apple Certified Specialist – Mac OS X Deployment,
  • Apple Certified Specialist – Mac OS X Security and Mobility,
  • Apple Certified System Administrator,
• Microsoft:
  • MCSA: Windows Server 2012,
  • MCSA: Windows 7,
  • MCSA: Windows Server 2008,
  • MCSA: Windows Server 2003,
  • MCPD: Web Developer,
  • MCITP: Enterprise Desktop Administrator on Windows 7,
  • MCITP: Consumer Support Technician on Windows Vista,
  • MCITP: Server Administrator on Windows Server 2008,
  • MCTS: Windows Server Virtualization, Configuration,
  • MCTS: Windows 7, Configuration,
  • MCTS: .Net Framework 2.0, Web Applications,
  • MCTS: SQL Server 2008, Database Development,
  • MCTS: SQL Server 2008, Implementation and Maintenance,
  • MCTS: .Net Framework 2.0, Windows Applications,
  • MCTS: Windows Server 2008 Active Directory, Configuration,
  • MCTS: Windows Server 2008 Network Infrastructure, Configuration,
  • MCTS: Microsoft Windows Vista, Configuration,
• w3scholls:
  • HTML 5 (with excellence),
  • EITCA,
  • Computer Graphics.

Uczestniczył także m. in. w kursach:

• Mac OS X Server Essentials v10.6, 2010,
• ASP.NET 4.0, Combidata Warszawa 2010,
• Linux LPI, Akademickie Centrum Szkoleniowe PJWSTK, 2009,
• Microsoft 70‐290, Akademickie Centrum Szkoleniowe PJWSTK 2008.