Natural Language Processing NLP with Python - Classroom

Natural Language Processing (NLP) mit Python - Virtuelles Klassenzimmer

Nutzen Sie die Power der menschlichen Sprache mit Python und bauen Sie intelligente Systeme auf, die Texte verstehen, analysieren und auf diese reagieren können.

Dieser praxisorientierte Kurs für Natural Language Processing (NLP / Natürliche Sprachverarbeitung) führt Sie von den grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Er ermöglicht Ihnen, mit unstrukturierten Textdaten zu arbeiten und diese in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln. Sie lernen, wie Sie reale Anwendungen wie Chatbots, Tools zur Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis) und Textanalyselösungen mithilfe von Python und branchenüblichen Bibliotheken erstellen.

Durch praktische Übungen und reale Projekte erwerben Sie die Fähigkeiten, NLP-Modelle zu entwerfen, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren und komplexe Geschäftsprobleme zu lösen – die optimale Vorbereitung auf extrem gefragte Rollen in den Bereichen KI, Machine Learning und Data Science.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Strukturiert vom Anfänger- bis zum Expertenniveau

• Über 30 Stunden Live-Training mit einem Dozenten

• Über 25 Stunden praktische Python-Übungen

• Über 80 Stunden Tests und Wissensquizze

• 25 Stunden praktische Python-Sessions

• 3 reale NLP-Praxisprojekte

• Über 70 empfohlene Stunden für das Selbststudium

• Lernen Sie, Chatbots und Systeme zur Stimmungsanalyse zu bauen

• Arbeiten Sie mit unstrukturierten Textdaten aus der Praxis

• Zugang zu zusätzlichen, ergänzenden Lernressourcen

• Inklusive Zertifikat

• Bitte kontaktieren Sie uns vor der Buchung zur Bestätigung von Terminen und Zeitplänen (auch Wochenendoptionen verfügbar!)

Lernziele

• Grundlagen der Textverarbeitung: Beginnen Sie Ihre NLP-Reise und lernen Sie, wie Sie Textdaten in Python mit Standardwerkzeugen und -bibliotheken verarbeiten und manipulieren.

• Lexikalische Verarbeitung (Lexical Processing): Entwickeln Sie die Fähigkeit, aussagekräftige Merkmale (Features) aus unstrukturiertem Text zu extrahieren und Machine-Learning-Techniken anzuwenden, um diesen zu analysieren.

• Syntax und Semantik: Verstehen Sie, wie man Satzstrukturen analysiert, Stimmungsanalysen durchführt und Bedeutungen aus Sprache ableitet.

• Anwendungen der Textanalytik: Entdecken Sie, wie Textanalysen in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, und erforschen Sie reale Geschäftsanwendungen.

• Evaluierung von NLP-Systemen: Lernen Sie, die Performance von NLP-Modellen zu bewerten und zu bestimmen, ob sie präzise und effektive Ergebnisse liefern.

Zielgruppe

• Data Scientists und angehende Daten-Spezialisten

• Data Analysts, die intensiv mit Textdaten arbeiten

• KI/ML-Engineers und Praktiker

• Softwareentwickler und Programmierer

• Forscher und NLP-Enthusiasten

• Alle, die an KI-gesteuerter Sprachverarbeitung interessiert sind

Voraussetzungen

Um den bestmöglichen Nutzen aus diesem Kurs zu ziehen, sollten Sie Folgendes mitbringen:

• Grundkenntnisse in der Python-Programmierung

• Vertrautheit mit der Datenverarbeitung oder Datenaufbereitung (Data Wrangling)

• Ein grundlegendes Verständnis von Mathematik- oder Statistik-Grundlagen (empfohlen)

Kursplan (Course Outline)

Modul 1: Grundlagen der Textverarbeitung

• Reguläre Ausdrücke (Regular Expressions / Regex) und Text-Vorverarbeitung

• Tokenisierung (Tokenization) und Normalisierung

• Ähnlichkeitsmaße (Editierdistanz/Edit Distance, Jaccard-Koeffizient etc.)

• Praktische Textverarbeitung mit NLP-Werkzeugen

Modul 2: Statistische Sprachmodellierung (Statistical Language Modeling)

• Worthäufigkeit und Wahrscheinlichkeitsmodelle

• Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE)

• Glättungs- und Interpolationstechniken (Smoothing & Interpolation)

• Sprachmodellierung mit fortgeschrittenen Sampling-Methoden

Modul 3: Morphologische Modellierung

• Stemming (Stammformenreduktion) und Lemmatisierung

• Morphologische Analyse und Generierung

• Vorverarbeitungstechniken für Textanwendungen

Modul 4: Syntaktische Analyse (Syntactic Analysis)

• Parsing-Techniken und Grammatikregeln

• Kontextfreie Grammatik (Context-Free Grammar – CFG)

• CYK- und Earley-Parsing-Algorithmen

Modul 5: Semantische Analyse (Semantic Analysis)

• Bedeutungsextraktion aus Texten

• Eigennamenerkennung (Named Entity Recognition – NER)

• Begriffsklärung (Word Sense Disambiguation) unter Verwendung von WordNet

Modul 6: Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis)

• Techniken zur Stimmungsklassifizierung

• Machine-Learning-Ansätze für die Stimmungserkennung

• Evaluierung von Stimmungsmodellen

Modul 7: Informationsbeschaffung (Information Retrieval)

• Such- und Abruftechniken

• Vektorraummodelle (Vector Space Models)

• Textzusammenfassung (Text Summarization) und Frage-Antwort-Systeme

Modul 8: Diskursanalyse (Discourse Analysis)

• Kontextverständnis in der Sprache

• Anaphernresolution (Anaphora Resolution / Auflösung von Pronomenbezügen)

• Techniken zur Diskursmodellierung

Modul 9: Evaluierung von NLP-Systemen

• Methoden zur Performance-Bewertung

• Precision (Präzision), Recall (Trefferquote) und F-Maß (F-measure)

• Metriken für die syntaktische und semantische Analyse

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Natural Language Processing (Natürliche Sprachverarbeitung) ist ein zentraler Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Sie treibt Technologien wie Sprachassistenten an, indem sie gesprochene Sprache in Text umwandelt und diesen mit hochentwickelten Algorithmen verarbeitet. NLP macht es möglich, intelligente Systeme zu bauen, die auf eine natürlichere Weise mit Menschen interagieren und kommunizieren können.

Warum ist dieser Kurs für Natural Language Processing relevant?

Da Unternehmen zunehmend KI einsetzen, um Innovationen und Effizienz voranzutreiben, sind Technologien wie Natural Language Processing (NLP) unverzichtbar geworden. NLP spielt eine entscheidende Rolle dabei, dass Maschinen menschliche Sprache verstehen und mit ihr arbeiten können, was in fast jeder Branche von extrem hohem Wert ist.

Die wachsende Zahl an Stellenangeboten unterstreicht die starke Nachfrage nach Fachkräften mit NLP-Expertise. Indem Sie ein solides Fundament in diesem Bereich aufbauen, positionieren Sie sich optimal für zukunftsweisende Rollen und machen Ihre Karriere im Bereich der KI und datengestützten Technologien zukunftssicher.

Wie läuft das Erlebnis im virtuellen Klassenzimmer (Online Classroom) ab?

Im virtuellen Klassenzimmer nehmen Sie zu den festgelegten Zeiten an Live-Sitzungen teil, die von einem Dozenten geleitet werden. Sie können direkt interagieren, Fragen stellen, Präsentationen ansehen, in Gruppenaktivitäten zusammenarbeiten und auf Lernressourcen zugreifen – alles in einer geschützten virtuellen Umgebung. Unsere Dozenten nutzen moderne Kollaborationswerkzeuge, um Ihr Online-Lernen abwechslungsreich, nahbar und interaktiv zu gestalten.

Was kann ich nach Abschluss dieses NLP-Kurses konkret erreichen?

Am Ende des Kurses werden Sie die mathematischen Grundlagen hinter den NLP-Algorithmen verstehen und wissen, wie Sie diese für verschiedene Anwendungsfälle anpassen. Das hilft Ihnen dabei, den nächsten Schritt in Richtung fortgeschrittener Expertenrollen im Bereich Natural Language Processing zu gehen.

Welche Tools und Technologien werden in diesem Kurs behandelt?

Der Kurs konzentriert sich auf die in der Industrie am weitesten verbreiteten NLP-Tools und -Technologien, darunter:

• Python

• Natural Language Toolkit (NLTK)