Analiza danych tekstowych i języka naturalnego

Możliwość dofinansowania
Logo Sages Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością
Sages Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością

Analiza danych tekstowych i języka naturalnego

Numer usługi 2024/08/02/10671/2249523
4 120,50 PLN
brutto
3 350,00 PLN
netto
171,69 PLN
brutto/h
139,58 PLN
netto/h
zdalna w czasie rzeczywistym
Usługa szkoleniowa
24 h
07.10.2024 do 09.10.2024
0 zapisanych uczestników
Obserwuj
Zapisz się
Pobierz kartę usługi w PDF
Informacje podstawowe

Informacje podstawowe

  • Kategoria
    Informatyka i telekomunikacja / Programowanie
  • Sposób dofinansowania
    wsparcie dla osób indywidualnych
    wsparcie dla pracodawców i ich pracowników
  • Grupa docelowa usługi

    Szkolenie Analiza danych tekstowych i języka naturalnego adresowane jest do osób, które są zainteresowane zastosowaniem narzędzi statystycznych, metod uczenia maszynowego w pracy z danymi tekstowymi, programistów, pragnących zastosować w swoich systemach metody odkrywania wiedzy z danych tekstowych oraz analityków, którzy chcą rozbudować swój warsztat analityczny o narzędzie analizy danych tekstowych.

  • Minimalna liczba uczestników
    4
  • Maksymalna liczba uczestników
    8
  • Data zakończenia rekrutacji
    23-09-2024
  • Forma prowadzenia usługi
    zdalna w czasie rzeczywistym
  • Liczba godzin usługi
    24
  • Podstawa uzyskania wpisu do BUR
    Certyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych

Cel

Cel edukacyjny
Zdobycie praktycznych umiejętności i wiedzy pozwalających na wykonywanie analiz języka naturalnego z wykorzystaniem języka Python
Zapoznanie z problemami przetwarzania, czyszczenia oraz eksploracji danych tekstowych, a także z wykorzystaniem przygotowanych danych między innymi do budowania modeli uczenia maszynowego
Wprowadzenie do Large Language Models (LLM)
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się Kryteria weryfikacji Metoda walidacji
Efekty uczenia się
Obszerne wprowadzenie do świata analizy danych tekstowych
Wykorzystanie modeli LLM od OpenAI
Przegląd zarówno klasycznych jak i współczesnych podejść do analizy tekstuPrzedstawienie najpopularniejszych scenariuszy wykorzystywania biblioteki (analiza obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, predykcje szeregów czasowych)
Przedstawienie złożonych funkcjonalności biblioteki w przystępny sposób
Praktyczne wskazówki i dobre praktyki podczas budowy rozwiązań opartych o uczenie głębokie
Duża dawka wiedzy i umiejętności, pozwalających na rozpoczęcie pracy z biblioteką TensorFlow 2 w produkcyjnych projektach
Praktyka przed teorią - wszystkie szkolenia technologiczne prowadzone są w formie warsztatowej. Konieczna teoria jest wyjaśniana na przykładzie praktycznych zadań
Konkretne umiejętności - w ramach każdego szkolenia rozwijamy praktyczne umiejętności związane z daną technologią i tematyką
Nauka z praktykami - wszyscy trenerzy na co dzień pracują w projektach, gwarantuje to dostęp do eksperckiej wiedzy i praktycznego know-howznajomość usług infrastrukturalnych takich jak API Gateway, Service Discovery czy Configuration server
znajomość możliwości modułów wchodzących w skład Spring Cloud
Kryteria weryfikacji
80% obecności, samodzielna praca podczas warsztatów, sprawdzenie poziomy nabytej wiedzy (teretycznej)
Metoda walidacji
Obserwacja w warunkach rzeczywistych
Metoda walidacji
Test teoretyczny

Kwalifikacje

Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.
Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
certyfikat zawiera opis nabytych kompetencji
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
certyfikat potwierdza uczestnictwo w części warsztatowej - walidacja - obserwacja stosowania w praktyce nabytej wiedzy
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
szkolenie przeplata się z procesem walidacji, po realizacji każdego działu programu szkolenia

Program

1. Regex

2. Pozyskiwanie tekstu

3. Preprocessing tekstu

4. Wizualizacja danych tekstowych

5. Wektoryzacja i embeddingi

6. Miary podobieństwa tekstu

7. Uczenie maszynowe w analizie języka naturalnego

8. Rozpoznawanie nazw własnych

9. Large Language Models

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 11
Przedmiot / temat zajęćProwadzącyData realizacji zajęćGodzina rozpoczęciaGodzina zakończeniaLiczba godzin
Przedmiot / temat zajęć
1 z 11 Regex
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
07-10-2024
Godzina rozpoczęcia
09:00
Godzina zakończenia
12:00
Liczba godzin
03:00
Przedmiot / temat zajęć
2 z 11 Pozyskiwanie tekstu
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
07-10-2024
Godzina rozpoczęcia
12:00
Godzina zakończenia
15:00
Liczba godzin
03:00
Przedmiot / temat zajęć
3 z 11 Preprocessing tekstu
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
07-10-2024
Godzina rozpoczęcia
15:00
Godzina zakończenia
17:00
Liczba godzin
02:00
Przedmiot / temat zajęć
4 z 11 Preprocessing tekstu
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
08-10-2024
Godzina rozpoczęcia
09:00
Godzina zakończenia
10:00
Liczba godzin
01:00
Przedmiot / temat zajęć
5 z 11 Wizualizacja danych tekstowych
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
08-10-2024
Godzina rozpoczęcia
10:00
Godzina zakończenia
13:00
Liczba godzin
03:00
Przedmiot / temat zajęć
6 z 11 Wektoryzacja i embeddingi
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
08-10-2024
Godzina rozpoczęcia
13:00
Godzina zakończenia
16:00
Liczba godzin
03:00
Przedmiot / temat zajęć
7 z 11 Miary podobieństwa tekstu
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
08-10-2024
Godzina rozpoczęcia
16:00
Godzina zakończenia
17:00
Liczba godzin
01:00
Przedmiot / temat zajęć
8 z 11 Miary podobieństwa tekstu
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
09-10-2024
Godzina rozpoczęcia
09:00
Godzina zakończenia
11:00
Liczba godzin
02:00
Przedmiot / temat zajęć
9 z 11 Uczenie maszynowe w analizie języka naturalnego
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
09-10-2024
Godzina rozpoczęcia
11:00
Godzina zakończenia
13:00
Liczba godzin
02:00
Przedmiot / temat zajęć
10 z 11 Rozpoznawanie nazw własnych
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
09-10-2024
Godzina rozpoczęcia
13:00
Godzina zakończenia
15:00
Liczba godzin
02:00
Przedmiot / temat zajęć
11 z 11 Large Language Models
Prowadzący
Patryk Palej
Data realizacji zajęć
09-10-2024
Godzina rozpoczęcia
15:00
Godzina zakończenia
17:00
Liczba godzin
02:00

Cena

Cennik
  • Rodzaj ceny
    Cena
  • Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto
    4 120,50 PLN
  • Koszt przypadający na 1 uczestnika netto
    3 350,00 PLN
  • Koszt osobogodziny brutto
    171,69 PLN
  • Koszt osobogodziny netto
    139,58 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 1
1 z 1
Patryk Palej
Od 2018 roku zajmuje się analizą danych, uczeniem maszynowym oraz programowaniem w Pythonie. W międzyczasie ukończył studia na kierunku Energetyka w trakcie których zajmował się matematycznym modelowaniem procesów transportu ciepła i masy. Szybko jednak przebranżowił się do IT i jako data scientist pracował przy projektach dla takich sektorów jak finanse, telekomunikacja czy media. Poza tym prowadzi szkolenia, warsztaty oraz zajęcia na bootcampie z zagadnień na pograniczu Pythona i data science.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

część teoretyczna szkolenia, slajdy - zostanie przekazana uczestnikom na szkoleniu w formie pdf.

uczestnik otrzyma certyfikat uczestnictwa z opisem nabytych umiejętności

Warunki uczestnictwa

Od uczestników wymagana jest podstawowa umiejętność programowania języka Python.

Informacje dodatkowe

Szkolenie będzie prowadzone zdalnie, w czasie rzeczywistym, na żywo, z trenerem, możliwością zadawania pytań.

Warunki techniczne

szkolenie na platformie zoom, wymagane:

stabilne połączenie internetowe (zalecane min. 10Mbit/s download i 1Mbit/s upload)

przeglądarka internetowa Chrome

zainstalowana aplikacja Zoom App

dobrej jakości słuchawki oraz mikrofon (opcjonalnie) kamera internetowa

link do szkolenia zostanie przesłany uczestnikom przed szkoleniem i będzie aktywny do końca szkolenia.

Kontakt

Agata Tuliszka-Kamińska
E-mail
a.kaminska@sages.com.pl
Telefon
(+48) 530 612 226