Wprowadzenie do Pythona w przetwarzaniu języka naturalnego

Kod: python-py-nlp
Kategoria: Python
Forma: 40% wykłady / 60% warsztaty
Czas trwania: 3 dni
Grupa docelowa: developerzy
analitycy
architekci
Logistyka: W siedzibie klienta lub w innym dowolnym miejscu.
Data i dokładny zakres do ustalenia podczas analizy przed-szkoleniowej.

Zakres szkolenia obejmuje podstawowe zagadnienia dotyczące języka Python niezbędne do przetwarzania języka naturalnego: począwszy od instalacji i omówienia podstawowego środowiska developerskiego, poprzez poznanie typów wbudowanych, podstawowych konstrukcji i idiomów języka, a kończąc na poznaniu najważniejszych narzędzi.


Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość Pythona.

Po zaznajomieniu z podstawami Pythona, głównym celem szkolenia jest zapoznanie z technikami analizy, rozumienia i przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing).
Podczas szkolenia wykorzystywana jest biblioteka NLTK.

Wyróżniki szkolenia

  • Python w pigułce - przedstawione zostają tylko te konstrukcje i narzędzia, które są niezbędne do przetwarzania języka naturalnego w Pythonie.
  • Nacisk na przetwarzanie języka naturalnego.

Program Szkolenia

Program jest ramą w jakiej możemy się poruszać merytorycznie - program dla konkretnego szkolenia dedykowanego ustalamy z grupą na podstawie analizy przed-szkoleniowej.

  1. Środowisko developerskie i narzędzia
    1. Instalacja Pythona
    2. Praca w trybie interaktywnym (Ipython, Jupyter Notebook)
    3. Uruchamianie skryptów
    4. IDE (Pycharm, Visual Studio Code)
    5. Menadżer pakietów pip, virtualenv
    6. Przetwarzanie równoległe z użyciem Ipython Parallel
  2. Podstawy Pythona
    1. Prymitywne typy wbudowane (liczby, łańcuchy)
    2. Kolekcje (listy, krotki, słowniki, zbiory, mutable vs immutable)
    3. Podstawowe konstrukcje języka (instrukcje warunkowe, pętle)
    4. Wyrażenia comprehension
    5. Funkcje i wyrażenia lambda
    6. Obsługa wyjątków
    7. Organizacja kodu (moduły, pakiety, import)
    8. Idiomy języka i najpopularniejsze praktyki
    9. Styl kodowania
  3. Korpusy języka naturalnego
    1. Rodzaje korpusów
    2. Menadżer korpusów w NLTK
    3. Popularne korpusy
    4. WordNet i hierarchiczne korpusy
    5. Tworzenie własnych korpusów
  4. Wyrażenia regularne
  5. Wstępne przetwarzanie i analiza języka naturalnego
    1. Tokenizacja
    2. Stemming
    3. Lematyzacja
    4. Conditional frequency distributions
  6. Uczenie maszynowe (Machine Learning) w NLP
    1. Wprowadzenie do uczenia maszynowego
    2. Uczenie nadzorowane
    3. Klasyfikacja
    4. Filtr Bayesa
    5. Drzewa decyzyjne
    6. Sentiment analysis
    7. Ewaluacja klasyfikatorów
    8. Sprawdzian krzyżowy (cross-validation)
  7. Parsowanie zdań
    1. Płytkie parsowanie (shallow parsing, chunking)
    2. Gramatyka bezkontekstowa (context free grammar)
    3. Głębokie parsowanie
    4. Rodzaje parserów i ich złożoność obliczeniowa
    5. Feature based grammar
  8. Rozumienie języka naturalnego
    1. Rachunek zdań (propositional logic)
    2. Logika pierwszego rzędu (first order logic)


Pobierz program w formacie PDF

Zapytaj o szkolenie

Imię i nazwisko:
Firma:
E-mail:
Nr tel:
Temat:
Wiadomość:

Jeżeli preferujesz osobisty kontakt to zawsze możesz zadzwonić.

Iwona Sobótka

Koordynatorka szkoleń


Wyrażam zgodę na przetwarzania danych osobowych zgodnie z ustawą o ochronie danych osobowych w związku z wysłaniem zapytania przez formularz kontaktowy.

Podanie danych jest dobrowolne ale niezbędne do przetworzenia zapytania. Zastałem/am poinformowany/na, że przysługuje mi prawo dostępu do swoich danych, możliwości ich poprawienia, żądania zaprzestania ich przetwarzania.

Administratorem danych osobowych jest Bottega IT Minds, ul. Jana Sawy 2, 20-632 Lublin.


Klauzula informacyjna