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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
