Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) 培训
DL (Deep Learning) 是 ML (Machine Learning) 的子集。
Python 是一种流行的程式设计语言,它包含用于 NLP 的 Deep Learning 库。
Deep Learning 对于 NLP(自然语言处理)允许机器学习从简单到复杂的语言处理。目前可能的任务包括照片的语言翻译和标题生成。
在这个由讲师指导的现场培训中,参与者将学习使用 Python 库进行 NLP 处理,并创建一个处理一组图片并生成字幕的应用程式。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 使用 Python 库为 NLP 设计和编码 DL。
- 创建 Python 代码,用于读取大量图片并生成关键字。
- 创建 Python 代码,从检测到的关键字生成字幕。
课程形式
- 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践
课程大纲
NLP 的 Deep Learning 简介
区分各种类型的 深度学习 模型
使用预训练模型与训练模型
使用词嵌入和情感分析从文本 中提取含义
无监督 Deep Learning 的工作原理
安装和 设置 Python 深度学习 库
在 TensorFlow 之上使用 Keras DL 库 允许 Python 创建字幕
使用 Theano(数值计算库)和 TensorFlow(通用和语言学库) 用作扩展的 DL 库,以创建字幕。
在 TensorFlow 或 Theano 上使用 Keras 快速进行深度学习实验
在 TensorFlow 中创建一个简单的 深度学习 应用程序 ,为一组图片添加标题
故障 排除
关于其他(专业)深度学习框架的一句话
部署 DL 应用程序
使用 GPU 加速深度学习
结束 语
要求
- 对 Python 编程的理解
- 对 Python 库的一般 了解
观众
- 对语言学感兴趣的程序员
- 寻求了解NLP(自然语言处理) 的程序员
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解生成自然语言文本的高级技术。
- 为 NLG 实施和微调基于 transformer 的模型。
- 优化 NLG 输出的流畅性、连贯性和相关性。
- 使用自动化和人工指标评估生成文本的品质。
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- 使用 LangChain 将 AI 功能集成到工作流中。
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- 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
- 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
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在培训结束时,参与者将能够:
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在培训结束时,参与者将能够:
- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
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- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
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- 了解 LangChain 的基本概念及其在增强 Web 用户体验中的作用。
- 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
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- 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
- 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
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- 在云环境中实施监控和安全最佳实践。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
- 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
- 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
- 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 掌握LangChain的基本原理。
- 设置和配置LangChain环境。
- 了解架构以及 LangChain 如何与大型语言模型 (LLM) 交互。
- 使用LangChain开发简单的应用程序。
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在本课程结束时,学员将能够:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。