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Schulungsübersicht

Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache

  • Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?
  • Bedeutung von NLP für moderne Anwendungen der künstlichen Intelligenz
  • Bekannte Bibliotheken im Bereich NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Techniken zur Textvorverarbeitung

  • Tokenisierung sowie Entfernen von Stoppwörtern
  • Stammformreduktion und Lemmatisierung
  • Methoden zur Textnormalisierung

Sentimentanalyse

  • Grundlagen der Sentimentanalyse
  • Durchführung von Sentimentanalysen mit NLTK
  • Fortgeschrittene Sentimentanalysen mittels SpaCy

Weitere Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache

  • Erkennung benannter Entitäten (NER)
  • Textklassifizierung
  • Sprachmodellierung unter Verwendung vorgefertigter Modelle

Arbeiten mit Google Colab

  • Überblick über die Umgebung von Google Colab
  • Einrichtung und Verwaltung von NLP-Projekten in Colab
  • Gemeinsame Bearbeitung von NLP-Aufgaben innerhalb von Google Colab

Praktische Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

  • Einsatzmöglichkeiten von NLP in Gesundheitswesen, Finanzwesen und Kundendienst
  • Nutzung von NLP zur Entwicklung von Chatbots sowie virtuellen Assistenten
  • Zukünftige Entwicklungen im Bereich der Sprachverarbeitungsforschung

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der grundlegenden Konzepte der Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kenntnisse in der Programmiersprache Python
  • Erfahrung mit Jupyter Notebooks oder ähnlichen Entwicklungsumgebungen

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Entwickler mit Python-Erfahrung
  • Interessierte an Themen der künstlichen Intelligenz
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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