Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural con TensorFlow
TensorFlow™ es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando grafos de flujo de datos.
SyntaxNet es un marco de Procesamiento de Lenguaje Natural basado en redes neuronales para TensorFlow.
Word2Vec se utiliza para aprender representaciones vectoriales de palabras, llamadas "incrustaciones de palabras". Word2vec es un modelo predictivo particularmente eficiente computacionalmente para aprender incrustaciones de palabras a partir de texto crudo. Viene en dos versiones: el modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) y el modelo Skip-Gram (Capítulo 3.1 y 3.2 en Mikolov et al.).
Utilizados conjuntamente, SyntaxNet y Word2Vec permiten a los usuarios generar modelos de incrustaciones aprendidas a partir de la entrada de lenguaje natural.
Público Objetivo
Este curso está destinado a desarrolladores e ingenieros que deseen trabajar con modelos SyntaxNet y Word2Vec en sus grafos de TensorFlow.
Al completar este curso, los participantes podrán:
- entender la estructura y las mecanismos de implementación de TensorFlow
- realizar tareas y configuraciones del entorno de instalación / producción / arquitectura
- evaluar la calidad del código, realizar depuración y monitoreo
- implementar producciones avanzadas como el entrenamiento de modelos, incorporación de términos, construcción de grafos 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.
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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
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- Comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje grandes.
- Configure y use Google Gemini AI para varias tareas de IA.
- Implemente transformaciones de texto a texto e imagen a texto.
- Cree aplicaciones básicas impulsadas por IA.
- Explora las funciones avanzadas y las opciones de personalización en Google Gemini AI.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la IA en la creación de contenidos.
- Configura y usa Google Gemini AI para generar y optimizar contenido.
- Aplica transformaciones de texto a texto para producir contenido creativo y original.
- Implemente estrategias de SEO utilizando información impulsada por IA.
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- Comprender el impacto de la IA en el servicio al cliente.
- Configura Google Gemini AI para automatizar y personalizar las interacciones con los clientes.
- Utilice transformaciones de texto a texto e imagen a texto para mejorar la eficiencia del servicio.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de Google Gemini AI.
- Conecte varias fuentes de datos a Gemini AI.
- Explore los datos mediante consultas en lenguaje natural.
- Analice patrones de datos y obtenga información.
- Cree visualizaciones de datos atractivas.
- Comunique información basada en datos de forma eficaz.
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
Introduction to Claude AI: Conversational AI and Business Applications
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de negocios principiantes, equipos de soporte al cliente y entusiastas de la tecnología que desean comprender los fundamentos de Claude AI y aprovecharlo para aplicaciones comerciales.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
- Configurar e interactuar con Claude AI de manera efectiva.
- Automatizar flujos de trabajo comerciales con IA conversacional.
- Mejorar el engagement y el soporte al cliente utilizando soluciones impulsadas por IA.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (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.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Costa Rica (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.