NLP (Natural Language Processing) Plattformen und Frameworks im Überblick
Schulungen zur künstlichen Intelligenz (KI + ML) 3 Tage
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- Inhouse
- Individuell
2.130,10 € inkl. 19% USt.
inkl. Verpflegung und Kursmaterial
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inkl. Kursmaterial
Ziel dieses Seminars ist, den TeilnehmerInnen einen umfassenden Einblick in die Welt der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu vermitteln. In einer Zeit, in der die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine immer wichtiger wird und Daten in Hülle und Fülle vorhanden sind, spielt NLP eine entscheidende Rolle. Es dient als Brücke, um aus unstrukturierten Textdaten sinnvolle Informationen zu extrahieren. Dieses Seminar überbrückt die Kluft zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung zu überbrücken. Es wurde speziell entwickelt, um verschiedene Tools, Plattformen und Frameworks der NLP-Industrie eingehend zu untersuchen, ihre Vor- und Nachteile zu bewerten und den Teilnehmern das praktische Know-how zu vermitteln, das sie benötigen, um in ihren jeweiligen Fachgebieten erfolgreich zu sein.
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und Analysten: Personen, die bereits Erfahrung in der Datenverarbeitung haben und ihr Wissen auf den Bereich der Textdaten ausweiten möchten
- Softwareentwickler: Technische Experten, die NLP in ihre Anwendungen integrieren möchten oder bereits mit NLP-Tools arbeiten und ihre Kenntnisse vertiefen möchten
- Produktmanager und Entscheidungsträger: Personen in leitenden Positionen, die die Potenziale und Grenzen von NLP verstehen möchten, um fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung und -strategie zu treffen.
- UX-Designer und Entwickler von Chatbots: Fachleute, die an der Schnittstelle von Technologie und Benutzererfahrung arbeiten und menschenähnliche Interaktionsmodelle für digitale Produkte entwickeln möchten.
Voraussetzungen für die Schulung
- Grundkenntnisse in der Programmierung, insbesondere in Python, da viele NLP-Tools und -Bibliotheken in dieser Sprache geschrieben sind.
- Basiswissen in Datenanalyse, um das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten zu verstehen, was bei der Anwendung und den Herausforderungen von NLP von Vorteil ist.
- Ein grundlegendes Verständnis von Maschinellem Lernen, da NLP eng mit diesen Techniken verbunden ist. Kenntnisse über Konzepte wie Training und Testdaten, Überanpassung und Algorithmen können hilfreich sein.
Kursinhalte
Einführung in die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Definition von NLP und seine Anwendungsgebiete
- Bedeutung von NLP im modernen Technologiebereich
- Entwicklung von NLP: Von frühen regelbasierten Systemen zu statistischen Methoden und Deep Learning
Grundlagen des maschinellen Lernens in NLP
- Erläuterung von Supervised Learning mit Beispielen
- Unsupervised Learning: Clustering und Dimensionenreduktion
- Semi-supervised und Reinforcement Learning in Bezug auf NLP
Typische NLP-Aufgaben
- Übersicht über Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition (NER) und Part-of-Speech Tagging
- Maschinelles Übersetzen und Frage-Antwort-Systeme
Aktuelle Trends in NLP
- Transfer Learning und vorab trainierte Modelle
- Zero-Shot und Few-Shot Learning
- Multimodale Modelle und Cross-modal Learning
NLP-Tools und Frameworks
- NLTK (Natural Language Toolkit): Funktionen, Anwendungsfälle und Grenzen
- Spacy: Funktionen, Vorteile im Vergleich zu NLTK und Integration
- Transformers (von Hugging Face): Einführung, Modelle und Community
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Funktionsweise, Anwendungsfälle und Variationen
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Unterschiede zu BERT, Anwendungsfälle und Innovationen
- AllenNLP: Überblick, Funktionen und Integration
- Watson Natural Language Understanding: Kernfunktionen, APIs und Anwendungen
- Google Cloud Natural Language API: Einführung, Hauptfeatures und Best Practices
- FastText: Funktionsweise, Textklassifikation, Community und Ressourcen
- RASA für Chatbots und Konversationen: Konzept, Architektur, Best Practices und Tipps
Workshops und Hands-on-Sessions
- Auswahl eines NLP-Problems und passender Frameworks
- Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation und Optimierung
Best Practices in NLP
- Datenbeschaffung und -aufbereitung
- Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Regularisierung
- Deployment und Wartung von NLP-Systemen
Zukünftige NLP-Trends
- Forschungstrends, Auswirkungen von NLP auf andere Wissenschaftsbereiche sowie gesellschaftliche und wirtschaftliche Implikationen
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Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Inklusive
Mittagessen, Kursmaterial, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Maximal 8 TeilnehmerInnen
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
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