Szkolenie Python: Uczenie maszynowe w przetwarzaniu tekstu

Szkolenie dostarcza praktycznej wiedzy z zakresu wykorzystania uczenia maszynowego w zadaniach przetwarzania tekstu przy użyciu Pythona i jego ekosystemu bibliotek. Program koncentruje się na implementacji różnorodnych algorytmów ML w kontekście analizy języka naturalnego, od klasycznych podejść po nowoczesne techniki głębokiego uczenia. Zajęcia prowadzone są w formie warsztatów, gdzie uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami, ucząc się całego procesu – od przygotowania danych, przez trenowanie modeli, po ich ewaluację i wdrożenie. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne aspekty doboru i dostrajania modeli do konkretnych zadań NLP.

• Programiści Python zainteresowani ML w NLP
• Data scientists pracujący z tekstem
• Inżynierowie ML rozwijający modele językowe
• Analitycy danych tekstowych
• Deweloperzy aplikacji AI
• Specjaliści ds. automatyzacji przetwarzania tekstu
• Badacze w dziedzinie AI i NLP

1. Podstawy ML w NLP
• Reprezentacja tekstu dla uczenia maszynowego
• Preprocessing i feature engineering
• Klasyczne algorytmy ML w NLP
• Ewaluacja modeli językowych
2. Zaawansowane techniki
• Word embeddings i ich zastosowania
• Sieci neuronowe w NLP
• Transfer learning
• Ensemble learning w zadaniach tekstowych
3. Implementacja rozwiązań
• Klasyfikacja i kategoryzacja tekstu
• Analiza sentymentu i emocji
• Ekstrakcja informacji
• Systemy pytanie-odpowiedź
4. Optymalizacja i wdrażanie
• Strojenie hiperparametrów
• Optymalizacja wydajności
• Deployment modeli
• Monitorowanie w produkcji

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie wykorzystywać techniki uczenia maszynowego w zadaniach przetwarzania tekstu. Zdobędzie umiejętność implementacji i optymalizacji modeli ML dla różnorodnych zastosowań NLP. Będzie w stanie dobierać odpowiednie algorytmy i architektury do konkretnych problemów językowych. Nauczy się przygotowywać dane tekstowe do uczenia maszynowego i oceniać jakość modeli. Opanuje techniki transferu wiedzy i uczenia zespołowego w kontekście NLP. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w wdrażaniu modeli językowych w środowisku produkcyjnym.

• Znajomość programowania w Pythonie
• Podstawy uczenia maszynowego
• Doświadczenie w pracy z danymi
• Zrozumienie podstaw NLP

• Reprezentacja tekstu w ML
• Feature engineering dla tekstu
• Klasyczne algorytmy ML
• Word embeddings
• Sieci neuronowe
• Transfer learning
• Ensemble methods
• Klasyfikacja tekstu
• Analiza sentymentu
• Ekstrakcja informacji
• Optymalizacja modeli
• Wdrażanie produkcyjne