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Schulungsübersicht

Einführung in die Sentiment-Analyse

  • Grundlagen der Sentiment-Analyse
  • Herausforderungen und Chancen der Sentiment-Analyse
  • Überblick über LLMs und deren Fähigkeiten

LLMs und natürliches Sprachverständnis

  • Tieferer Einblick in die Architektur von LLMs
  • Verständnis von Kontext und Stimmung mit LLMs
  • Vorverarbeitung von Daten für die Sentiment-Analyse

Aufbau von Sentiment-Analyse-Modellen mit LLMs

  • Training von LLMs für die Sentiment-Analyse
  • Fine-Tuning von Modellen für spezifische Domänen
  • Praktische Übungen zum Modeltraining

Analyse sozialer Medien mit LLMs

  • Sammeln von Social-Media-Daten für die Analyse
  • Echtzeit-Verfolgung der Stimmung auf sozialen Plattformen
  • Fallstudien zur Sozialen-Stimmung-Analyse

Sentiment-Analyse im Kundenfeedback

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

Fortgeschrittene Themen in der Sentiment-Analyse

  • Umgang mit Sarkasmus, Ironie und komplexen Emotionen
  • Übersprachliche Sentiment-Analyse
  • Zukünftige Trends in der Sentiment-Analyse mit LLMs

Ethische Überlegungen und Bias-Minderung

  • Ethische Implikationen der Sentiment-Analyse
  • Identifizierung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in Modellen
  • Verantwortungsvoller Einsatz der Sentiment-Analyse

Projekt und Bewertung

  • Analyse der Stimmung eines ausgewählten Datensatzes
  • Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
  • Finale Bewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit der Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten
  • Bekanntschaft mit der Python-Programmierung

Zielgruppe

  • Data Scientists und Analysten
  • Marketingfachkräfte
  • Produktmanager
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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