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Schulungsübersicht

Einführung in NLP

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

Techniken zur Textvorverarbeitung

  • Tokenisierung und Entfernen von Stoppwörtern
  • Stemming und Lemmatisierung
  • Techniken zur Textnormalisierung

Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis)

  • Einführung in die Stimmungsanalyse
  • Durchführung einer Stimmungsanalyse mit NLTK
  • Nutzung von SpaCy für fortgeschrittene Stimmungsanalysen

Fortgeschrittene NLP-Techniken

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

Arbeiten mit Google Colab

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

Praxisbeispiele: Anwendungen von NLP

  • Einsatz von NLP im Gesundheitswesen, Finanzsektor und Kundensupport
  • Nutzung von NLP für Chatbots und virtuelle Assistenten
  • Zukunftstrends in der NLP-Forschung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis der Konzepte des Natural Language Processing
  • Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Erfahrung mit Jupyter Notebooks oder ähnlichen Umgebungen

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler:innen
  • Entwickler:innen mit Python-Erfahrung
  • KI-Begeisterte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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