Schulungsübersicht

Einführung in NLP

  • Was ist Natural Language Processing?
  • Die Bedeutung von NLP in modernen AI-Anwendungen
  • Beliebte Bibliotheken für NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Textverarbeitungs-Techniken

  • Tokenisierung und Entfernung von Stoppwörtern
  • Stemming und Lemmatisierung
  • Verfahren der Textnormalisierung

Sentiment Analysis

  • Einführung in die Sentimentanalyse
  • Durchführung von Sentimentanalysen mit NLTK
  • Erweiterung der Sentimentanalyse mit SpaCy

Fortgeschrittene NLP-Techniken

  • Named Entity Recognition (NER)
  • Textkategorisierung
  • Sprachmodellierung mit vortrainierten Modellen

Arbeiten mit Google Colab

  • Einführung in die Google Colab-Umgebung
  • Einrichten und Verwalten von NLP-Projekten in Colab
  • Zusammenarbeit bei NLP-Aufgaben in Colab

Praktische Anwendungen von NLP

  • NLP im Gesundheitswesen, der Finanzbranche und dem Kundendienst
  • Verwendung von NLP für Chatbots und virtuelle Assistenten
  • Zukünftige Trends in der NLP-Forschung

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Konzepte der sprachverarbeitenden Technologien (NLP)
  • Familiär mit Python Programmierung
  • Erfahrung mit Jupyter Notebooks oder vergleichbaren Umgebungen

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Entwickler mit Erfahrung in Python
  • Interessierte am KI-Bereich
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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