Szkolenie SpaCy
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie SpaCy
Szkolenie z spaCy to intensywny, dwudniowy kurs, który koncentruje się na praktycznym zastosowaniu biblioteki spaCy do przetwarzania języka naturalnego (NLP) w Pythonie. Program szkolenia jest tak zaprojektowany, aby 80% czasu poświęcone było na praktyczne warsztaty, a 20% na teorię. Uczestnicy zdobędą umiejętności niezbędne do analizowania tekstu, budowania modeli NLP i automatyzacji przetwarzania języka przy użyciu spaCy, pracując na rzeczywistych przykładach i przypadkach użycia.
Dla kogo jest szkolenie SpaCy?
Programistów i inżynierów danych, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności o NLP
Data scientistów i analityków danych, pragnących przetwarzać i analizować tekst-
Specjalistów IT, którzy chcą wykorzystać spaCy do automatyzacji przetwarzania języka
Wymagane umiejętności technologiczne:
Znajomość podstaw programowania w Pythonie-
Podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania danych
-
Umiejętność pracy z bibliotekami Pythona
Czego nauczysz się na szkoleniu SpaCy?
- Jak zainstalować i skonfigurować spaCy do przetwarzania języka naturalnego
- Jak wykonywać podstawowe operacje tekstowe takie jak tokenizacja, lematyzacja i usuwanie stopwords
- Jak przeprowadzać analizę składniową, rozpoznawanie nazw własnych i analizę sentymentu
- Jak budować i trenować modele klasyfikacji tekstu z użyciem spaCy
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do NLP i podstawy spaCy
Podstawy przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Wprowadzenie do NLP: definicje i zastosowania
- Przegląd narzędzi i technik NLP
Wprowadzenie do spaCy
- Instalacja i konfiguracja spaCy
- Przegląd podstawowych modułów i funkcji spaCy
Podstawowe operacje w spaCy
- Tokenizacja tekstu: podział tekstu na słowa i zdania
- Lematyzacja i usuwanie stopwords
- Analiza morfologiczna
Analiza tekstu za pomocą spaCy
- Implementacja podstawowych operacji tekstowych
- Analiza prostych zbiorów danych tekstowych
Dzień 2: Zaawansowane techniki i praktyczne zastosowania
Analiza składniowa i semantyczna
- Części mowy (POS tagging) i analiza składniowa
- Analiza zależności i drzew składniowych
Rozpoznawanie nazw własnych (NER) i analiza sentymentu
- Techniki rozpoznawania nazw własnych
- Metody analizy sentymentu w tekście
Budowanie modeli NLP z użyciem spaCy
- Tworzenie i trenowanie modeli klasyfikacji tekstu
- Wykorzystanie korpusów spaCy do budowy modeli NLP
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.
