Schulungsübersicht

Einführung in NLP

  • Was ist natürliche Sprachverarbeitung?
  • Bedeutung von NLP in modernen KI-Anwendungen
  • Beliebte Bibliotheken für NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Textvorverarbeitungstechniken

  • Tokenisierung und Entfernung von Stoppwörtern
  • Stemming und Lemmatisierung
  • Textnormalisierungstechniken

Sentiment Analysis

  • Einführung in die Sentimentanalyse
  • Durchführen von Stimmungsanalysen mit NLTK
  • Verwendung von SpaCy für fortgeschrittene Stimmungsanalyse

Fortgeschrittene NLP-Techniken

  • Erkennung benannter Entitäten (NER)
  • Text-Klassifizierung
  • 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, Finanzwesen und Kundensupport
  • Verwendung von NLP für Chatbots und virtuelle Assistenten
  • Zukünftige Trends in der NLP-Forschung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten der Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Vertrautheit mit der Python-Programmierung
  • Erfahrung mit Jupyter Notebooks oder ähnlichen Umgebungen

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Entwickler mit Erfahrung in Python
  • KI-Enthusiasten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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