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

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

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