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Schulungsübersicht

Einführung in die Sentimentanalyse

  • Grundlagen der Sentimentanalyse
  • Herausforderungen und Chancen in der Sentimentanalyse
  • Übersicht über LLMs und ihre Fähigkeiten

LLMs und natürliches Sprachverständnis

  • Tieferer Einblick in die Architektur von LLMs
  • Verstehen von Kontext und Stimmung mit LLMs
  • Vorverarbeitung von Daten für die Sentimentanalyse

Aufbau von Sentimentanalysemodellen mit LLMs

  • Training von LLMs für die Sentimentanalyse
  • Fine-Tuning von Modellen für spezifische Domänen
  • Praktische Übungen zum Modelltraining

Analyse sozialer Medien mit LLMs

  • Sammeln von Social-Media-Daten zur Analyse
  • Echtzeit-Sentimentverfolgung auf Plattformen der sozialen Medien
  • Fallstudien zur Stimmungsanalyse in sozialen Medien

Sentimentanalyse im Kundenfeedback

  • Extrahieren von Erkenntnissen aus Kundenbewertungen und Umfragen
  • Verbesserung des Kundenservice durch Sentimentanalyse
  • Workshop zur Feedback-Analyse

Fortgeschrittene Themen der Sentimentanalyse

  • Umgang mit Ironie, Sarkasmus und komplexen Emotionen
  • Übersprachliche Sentimentanalyse
  • Zukünftige Trends in der Sentimentanalyse mit LLMs

Ethische Überlegungen und Bias-Minderung

  • Ethische Implikationen der Sentimentanalyse
  • Identifizierung und Minderung von Bias (Voreingenommenheit) in Modellen
  • Verantwortungsvoller Einsatz der Sentimentanalyse

Projekt und Bewertung

  • Analyse der Stimmung eines ausgewählten Datensatzes
  • Gegenseitige Bewertungen und Gruppendiskussionen
  • Finales Assessment und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
  • Erfahrung in der Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten
  • Kenntnisse in der Python-Programmierung

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler und Datenanalysten
  • Marketingfachleute
  • Produktmanager
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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