NLP z biblioteką spaCy w Pythonie

Opis

Specjalistyczne szkolenie z wykorzystania biblioteki spaCy w zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Program skupia się na praktycznym zastosowaniu zaawansowanych funkcji spaCy w projektach NLP. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają techniki efektywnego przetwarzania tekstu i implementacji rozwiązań językowych. Zajęcia prowadzone są w formie intensywnych laboratoriów programistycznych.

Profil uczestnika

• Programiści Python pracujący z danymi tekstowymi
• Analitycy NLP wykorzystujący spaCy
• Inżynierowie ML implementujący rozwiązania językowe
• Deweloperzy systemów przetwarzania tekstu
• Specjaliści ds. ekstrakcji informacji
• Badacze zajmujący się analizą języka
• Architekci rozwiązań AI

Agenda

1. Podstawy pracy z spaCy
• Architektura i możliwości biblioteki
• Modele językowe i pipelines
• Tokenizacja i segmentacja
• Analiza składniowa
2. Zaawansowane funkcje spaCy
• Rozpoznawanie jednostek nazewniczych
• Analiza zależności syntaktycznych
• Klasyfikacja tekstu
• Wektoryzacja i embeddingi
3. Dostosowywanie modeli spaCy
• Trenowanie własnych komponentów
• Rozszerzanie funkcjonalności
• Tworzenie własnych reguł
• Optymalizacja wydajności
4. Integracja i wdrożenie
• Przetwarzanie dużych zbiorów tekstu
• Integracja z innymi bibliotekami
• Skalowanie rozwiązań
• Dobre praktyki produkcyjne

Korzyści

Uczestnik zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie wykorzystania biblioteki spaCy w projektach NLP. Rozwinie umiejętność implementacji zaawansowanych funkcji przetwarzania tekstu. Nauczy się dostosowywać i rozszerzać możliwości biblioteki do specyficznych potrzeb projektowych. Pozna techniki optymalizacji i skalowania rozwiązań opartych na spaCy. Będzie potrafił efektywnie wykorzystywać modele językowe w różnych zadaniach NLP. Zyska umiejętność integracji spaCy z innymi narzędziami i bibliotekami.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym
• Podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania języka naturalnego
• Doświadczenie w pracy z bibliotekami NLP
• Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego

Zagadnienia

• Architektura i komponenty spaCy
• Modele językowe i pipelines
• Przetwarzanie tekstu w czasie rzeczywistym
• Rozpoznawanie jednostek nazewniczych
• Analiza składniowa i semantyczna
• Wektorowe reprezentacje tekstu
• Trenowanie własnych komponentów
• Rozszerzanie funkcjonalności spaCy
• Optymalizacja wydajności
• Przetwarzanie wielojęzyczne
• Integracja z innymi bibliotekami
• Najlepsze praktyki wdrożeniowe

Poznaj naszą firmę