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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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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