Seminar Natural Language Processing mit TensorFlow 2.8.0

Seminar / Training Natural Language Processing mit TensorFlow 2.8.0

TensorFlow-Grundlagen

  • Erzeugen, Initialisieren, Sichern und Wiederherstellen von TensorFlow-Variablen
  • Einspeisen, Lesen und Vorladen von TensorFlow Daten
  • Wie man die TensorFlow-Infrastruktur zum Trainieren von Modellen im großen Maßstab verwendet
  • Visualisieren und Auswerten von Modellen mit TensorBoard

TensorFlow Mechanik 101

  • Vorbereiten der Daten
    • Herunterladen
    • Eingaben und Platzhalter
  • Den Graphen aufbauen
    • Inferenz
    • Verlust
    • Trainieren
  • Das Modell trainieren
    • Der Graph
    • Die Sitzung
    • Schleife trainieren
  • Auswerten des Modells
    • Erstellen des Auswertungsgraphen
    • Auswertende Ausgabe

Erweiterte Verwendung

  • Threading und Warteschlangen
  • Verteiltes TensorFlow
  • Dokumentation schreiben und Ihr Modell teilen
  • Datenleser anpassen
  • Verwendung von GPUs
  • Manipulieren von TensorFlow-Modelldateien

SyntaxNet

  • Parsen aus der Standardeingabe
  • Annotieren eines Korpus
  • Konfigurieren der Python-Skripte

Aufbau einer NLP-Pipeline mit SyntaxNet

  • Beschaffung von Daten
  • Part-of-Speech-Tagging
  • Trainieren des SyntaxNet POS-Taggers
  • Preprocessing mit dem Tagger
  • Dependenz-Parsing: Transitionsbasiertes Parsen
  • Training eines Parsers Schritt 1: Lokales Vortraining
  • Training eines Parsers Schritt 2: Globales Training

Vektorielle Repräsentationen von Wörtern

  • Motivation: Warum Worteinbettungen lernen?
  • Skalierung mit rauschkontrastivem Training
  • Das Skip-Gramm-Modell
  • Aufbau des Graphen
  • Trainieren des Modells
  • Visualisierung der gelernten Einbettungen
  • Auswerten von Einbettungen: Analoges Reasoning
  • Optimieren der Implementierung

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Öffentliche Schulung

Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.

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Inhausschulung

Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleiche mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können in Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich gebucht werden.

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Webinar

Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht Reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.

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Seminardetails

   
Dauer: 5 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis:

Öffentlich oder Live Stream: € 2.995 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 8.500 zzgl. MwSt.

Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Voraussetzungen: Arbeitskenntnisse in Python
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
 

Weitere Informationen unter +49 (0) 208 451 99 012

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Konstanz 5 Tage
Freiburg 5 Tage
Potsdam 5 Tage
Flensburg 5 Tage
Leipzig 5 Tage
Hamm 5 Tage
Rostock 5 Tage
Hamburg 5 Tage
Luxemburg 5 Tage
Hannover 5 Tage
Stuttgart 5 Tage
Dresden 5 Tage
Madgeburg 5 Tage
Regensburg 5 Tage
Jena 5 Tage
Trier 5 Tage
München 5 Tage
Friedrichshafen 5 Tage
Kassel 5 Tage
Ulm 5 Tage
Münster 5 Tage
Nürnberg 5 Tage
Köln 5 Tage
Wuppertal 5 Tage
Berlin 5 Tage
Mainz 5 Tage
Erfurt 5 Tage
Bremen 5 Tage
Darmstadt 5 Tage
Frankfurt 5 Tage
Paderborn 5 Tage
Essen 5 Tage
Konstanz 5 Tage
Freiburg 5 Tage
Potsdam 5 Tage
Flensburg 5 Tage
Leipzig 5 Tage
Hamm 5 Tage
Rostock 5 Tage
Hamburg 5 Tage
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