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

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Stunden

LangChain Fundamentals

14 Stunden

Introduction to Google Gemini AI

14 Stunden

Google Gemini AI for Content Creation

14 Stunden

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Stunden

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Stunden

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Stunden

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Stunden

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Stunden

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Stunden

LLMs for Automated Customer Support

14 Stunden

LLMs for Business Intelligence

14 Stunden

LLMs for Content Generation

14 Stunden

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Stunden

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Stunden

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