Vancouver - Pacific Centre

701 West Georgia Street, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
The Vancouver Pacific Centre is in one of the most prominent buildings in the heart of the downtown business core. Located in...

Vancouver - Park Place

666 Burrard Street, Vancouver, Canada, V6C 3P6
The Vancouver Park Place Centre is in the heart of the downtown financial district. located directly across the street from a...

Sous-catégories (4)

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Sentiment Analysis
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Spark NLP
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TextBlob
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Hugging Face

Découvrez nos formations

LLMs for Sentiment Analysis

21 heures
Cette formation en Vancouver (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels du marketing et des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les LLM pour analyser et interpréter les sentiments du public à partir de diverses sources textuelles telles que les messages sur les médias sociaux, les critiques de produits et les commentaires des clients.A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les principes de l'analyse des sentiments et son application à l'aide des LLM.
  • Prétraiter et préparer les ensembles de données pour l'analyse des sentiments.
  • Entraîner et affiner les LLMs pour refléter avec précision le sentiment dans le texte.
  • Analyser les sentiments en temps réel à partir des médias sociaux et d'autres sources de texte.
  • Intégrer les résultats de l'analyse des sentiments dans les stratégies commerciales et les processus de prise de décision.
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Advanced LLMs for NLP Tasks

21 heures
Cette formation en Vancouver (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux passionnés d'IA qui souhaitent utiliser les LLM pour effectuer diverses tâches de NLP et créer des contenus nouveaux et diversifiés à des fins différentes.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Établir un environnement de développement avec des LLM et des outils essentiels.
  • Exécuter de manière experte des tâches NLU et NLI avec les LLM.
  • Extraire, déduire et utiliser efficacement les graphes de connaissances.
  • Générer et gérer des dialogues à l'aide de LLM pour des applications conversationnelles.
  • Évaluer la qualité et la diversité du contenu généré par les LLM et l'IA générative.
  • Appliquer des principes éthiques garantissant l'équité et l'utilisation responsable des LLM.
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Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4

14 heures
Les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont des modèles de pointe dans le traitement du langage naturel qui ont révolutionné diverses applications, y compris la génération de langage, la complétion de texte et la traduction automatique. Ce cours propose une exploration approfondie des modèles GPT, en mettant l'accent sur le GPT-3 et les dernières avancées du GPT-4. Les participants auront un aperçu de l'architecture, des techniques de formation et des applications des modèles GPT. Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs en NLP et aux passionnés d'IA qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne des modèles GPT, explorer les capacités des modèles GPT-3 et GPT-4 et apprendre à tirer parti de ces modèles pour leurs tâches NLP. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts et principes clés qui sous-tendent les transformateurs génératifs pré-entraînés.
  • Comprendre l'architecture et le processus de formation des modèles GPT.
  • Utiliser le GPT-3 pour des tâches telles que la génération, l'achèvement et la traduction de textes.
  • Explorer les dernières avancées en matière de GPT-4 et ses applications potentielles.
  • Appliquer les modèles GPT à leurs propres projets et tâches NLP.
Format du cours
  • Exposé et discussion interactifs.
  • Beaucoup d'exercices et de pratique.
  • Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation des cours
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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Hugging Face for Natural Language Processing (NLP)

14 heures
Hugging Face est une puissante bibliothèque et plateforme open-source pour le traitement du langage naturel (NLP). Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données, aux praticiens de l'apprentissage automatique, aux chercheurs et aux passionnés du TAL qui souhaitent utiliser efficacement Hugging Face pour des tâches de TAL. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Utiliser un modèle de transformateur Hugging Face et l'affiner sur un ensemble de données spécifique.
  • Acquérir la capacité d'aborder de manière indépendante les défis courants du NLP.
  • Créer et partager efficacement les démonstrations de leurs modèles.
  • Rationaliser l'optimisation de vos modèles pour la production.
  • Utiliser Hugging Face Transformers pour résoudre une large gamme de problèmes d'apprentissage automatique.
Format du cours
  • Exposé et discussion interactifs.
  • Beaucoup d'exercices et de pratique.
  • Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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NLP: Natural Language Processing with R

21 heures
It is estimated that unstructured data accounts for more than 90 percent of all data, much of it in the form of text. Blog posts, tweets, social media, and other digital publications continuously add to this growing body of data. This instructor-led, live course centers around extracting insights and meaning from this data. Utilizing the R Language and Natural Language Processing (NLP) libraries, we combine concepts and techniques from computer science, artificial intelligence, and computational linguistics to algorithmically understand the meaning behind text data. Data samples are available in various languages per customer requirements. By the end of this training participants will be able to prepare data sets (large and small) from disparate sources, then apply the right algorithms to analyze and report on its significance.
Format of the Course
  • Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice, occasional tests to gauge understanding
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Traitement Automatique du Langage Naturel avec Python

28 heures
This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
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Artificial Intelligence (AI) Overview

7 heures
This course has been created for managers, solutions architects, innovation officers, CTOs, software architects and anyone who is interested in an overview of applied artificial intelligence and the nearest forecast for its development.
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

21 heures
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
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Building Chatbots in Python

21 heures
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions. In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamentals of building chatbots
  • Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
Audience
  • Developers
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

28 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser des Python bibliothèques pour le NLP en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes.  ; A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Concevoir et coder DL pour le NLP en utilisant des Python bibliothèques.
  • Créer Python un code qui lit une énorme collection d'images et génère des mots-clés.
  • Créer Python code qui génère des légendes à partir des mots-clés détectés.
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Python for Natural Language Generation

21 heures
Natural language generation (NLG) refers to the production of natural language text or speech by a computer. In this instructor-led, live training, 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
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Natural Language Processing (NLP) - AI/Robotics

21 heures
This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python
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OpenNLP for Text Based Machine Learning

14 heures
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution. In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure OpenNLP
  • Download existing models as well as create their own
  • Train the models on various sets of sample data
  • Integrate OpenNLP with existing Java applications
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Natural Language Processing (NLP) with Deep Dive in Python and NLTK

35 heures
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.  
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Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

14 heures
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to use spaCy to process very large volumes of text to find patterns and gain insights. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure spaCy.
  • Understand spaCy's approach to Natural Language Processing (NLP).
  • Extract patterns and obtain business insights from large-scale data sources.
  • Integrate the spaCy library with existing web and legacy applications.
  • Deploy spaCy to live production environments to predict human behavior.
  • Use spaCy to pre-process text for Deep Learning
Format of the Course
  • Interactive lecture and discussion.
  • Lots of exercises and practice.
  • Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
  • To learn more about spaCy, please visit: https://spacy.io/
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Text Summarization with Python

14 heures
In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations. In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text. By the end of this training, participants will be able to:
  • Use a command-line tool that summarizes text.
  • Design and create Text Summarization code using Python libraries.
  • Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audience
  • Developers
  • Data Scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

35 heures
TensorFlow™ est une bibliothèque de logiciels open source pour les calculs numériques en utilisant des graphiques de flux de données. SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow. Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.) Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle. Audience Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques. Après avoir terminé ce cours, les délégués :
  • Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement
  • être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration
  • être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller
  • être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging
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NLP with Deeplearning4j

14 heures
Deeplearning4j is an open-source, distributed deep-learning library written for Java and Scala. Integrated with Hadoop and Spark, DL4J is designed to be used in business environments on distributed GPUs and CPUs. Word2Vec is a method of computing vector representations of words introduced by a team of researchers at Google led by Tomas Mikolov. Audience This course is directed at researchers, engineers and developers seeking to utilize Deeplearning4J to construct Word2Vec models.
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Natural Language Processing (NLP)

21 heures
This course has been designed for people interested in extracting meaning from written English text, though the knowledge can be applied to other human languages as well. The course will cover how to make use of text written by humans, such as  blog posts, tweets, etc... For example, an analyst can set up an algorithm which will reach a conclusion automatically based on extensive data source.
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Scaling Data Pipelines with Spark NLP

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser Spark NLP, construit sur Apache Spark, pour développer, mettre en œuvre et mettre à l'échelle des modèles et des pipelines de traitement de texte en langage naturel. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des pipelines NLP avec Spark NLP.
  • Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de l'utilisation de Spark NLP.
  • Utiliser les modèles pré-entraînés disponibles dans Spark NLP pour mettre en œuvre le traitement de texte.
  • Apprendre à construire, entraîner et mettre à l'échelle les modèles Spark NLP pour des projets de production.
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NLP with Python and TextBlob

14 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser TextBlob pour mettre en œuvre et simplifier les tâches NLP, telles que l'analyse des sentiments, les corrections orthographiques, la modélisation de la classification des textes, etc. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à mettre en œuvre des tâches de TAL avec TextBlob.
  • Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de TextBlob.
  • Apprendre à construire des systèmes de classification de textes à l'aide de TextBlob.
  • Exécuter des tâches NLP courantes (tokenisation, WordNet, analyse des sentiments, correction orthographique, etc.
  • Exécuter des implémentations avancées avec des API simples et quelques lignes de codes.
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Nos Clients témoignent (4)

This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.

Laura Kahn
Formation - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

I did like the exercises

Office for National Statistics
Formation - Natural Language Processing with Python

Les exercices et les échanges lors de questions / réponses

Antoine - Physiobotic
Formation - Scaling Data Pipelines with Spark NLP

La bonne humeur, l'accompagnement et les compétences du formateur.

Oumayma - Physiobotic
Formation - Scaling Data Pipelines with Spark NLP

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Conseil

NLP Conseil
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