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Schulungsübersicht
Einführung in Sentiment Analysis
- Grundlagen der Stimmungsanalyse
- Herausforderungen und Möglichkeiten der Stimmungsanalyse
- Überblick über LLMs und ihre Fähigkeiten
LLMs und natürliches Sprachverstehen
- Vertiefter Einblick in die Architektur von LLMs
- Verstehen von Kontext und Stimmung mit LLMs
- Vorverarbeitung von Daten für die Stimmungsanalyse
Aufbau von Sentiment Analysis Modellen mit LLMs
- Training von LLMs für die Stimmungsanalyse
- Feinabstimmung von Modellen für bestimmte Bereiche
- Praktische Übungen zum Modelltraining
Analysieren Social Media mit LLMs
- Sammeln von Social-Media-Daten für die Analyse
- Echtzeit-Sentiment-Tracking auf sozialen Plattformen
- Fallstudien zur sozialen Stimmungsanalyse
Sentiment Analysis in Kundenfeedback
- Gewinnung von Erkenntnissen aus Kundenrezensionen und Umfragen
- Verbesserung des Kundenservices mit Stimmungsanalyse
- Workshop zur Feedback-Analyse
Fortgeschrittene Themen in Sentiment Analysis
- Umgang mit Sarkasmus, Ironie und komplexen Emotionen
- Sprachübergreifende Stimmungsanalyse
- Zukünftige Trends in der Stimmungsanalyse mit LLMs
Ethische Überlegungen und Bias-Minderung
- Ethische Implikationen der Stimmungsanalyse
- Identifizierung und Abschwächung von Verzerrungen in Modellen
- Verantwortungsvolle Nutzung der Sentiment-Analyse
Projekt und Bewertung
- Analyse von Stimmungen aus einem ausgewählten Datensatz
- Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
- Abschließende Bewertung und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit der Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten
- Vertrautheit mit Python Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und -analysten
- Marketing Fachleute
- Produktmanager
21 Stunden