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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in NLP
- Was ist Natural Language Processing?
- Die Bedeutung von NLP in modernen KI-Anwendungen
- Beliebte Bibliotheken für NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face
Techniken zur Textvorverarbeitung
- Tokenisierung und Entfernen von Stoppwörtern
- Stemming und Lemmatisierung
- Techniken der Textnormalisierung
Sentiment-Analyse
- Einführung in die Sentiment-Analyse
- Durchführung einer Sentiment-Analyse mit NLTK
- Nutzung von SpaCy für erweiterte Sentiment-Analysen
Fortgeschrittene NLP-Techniken
- Named Entity Recognition (NER)
- Textklassifizierung
- Sprachmodellierung mit vortrainierten Modellen
Arbeiten mit Google Colab
- Einführung in die Google Colab-Umgebung
- Einrichtung und Verwaltung von NLP-Projekten in Colab
- Zusammenarbeit an NLP-Aufgaben in Colab
Praxisnahe Anwendungen von NLP
- NLP in den Bereichen Gesundheit, Finanzen und Kundensupport
- Einsatz von NLP für Chatbots und virtuelle Assistenten
- Zukunftstrends in der NLP-Forschung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in den Konzepten des Natural Language Processing
- Vertrautheit mit Python-Programmierung
- Erfahrung mit Jupyter Notebooks oder ähnlichen Umgebungen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Entwickler mit Python-Erfahrung
- KI-Enthusiasten
