Natural Language Processing (NLP)

Training in natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing – NLP)

Der Kurs zur natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) bietet eine tiefgehende Auseinandersetzung mit dem Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse und Verarbeitung großer Mengen natürlicher Sprachdaten. Da NLP weiterhin Fortschritte in der KI vorantreibt, vermittelt dieser Kurs die wesentlichen Fähigkeiten, um eine Karriere als NLP-Ingenieur:in zu verfolgen.

Im Verlauf des Kurses tauchen Sie in zentrale Konzepte ein wie statistische maschinelle Übersetzung, neuronale Modelle, Deep Semantic Similarity Models (DSSM), neuronales Einbetten von Wissensdatenbanken und Techniken des Deep Reinforcement Learning. Außerdem untersuchen Sie den Einsatz neuronaler Modelle in der automatischen Bildbeschreibung (Image Captioning) und bei der visuellen Beantwortung von Fragen (Visual Question Answering), wobei Sie Pythons Natural Language Toolkit (NLTK) nutzen.

Wichtige Merkmale

• Kurs und Lernmaterialien in Englisch

• Niveau: Einsteiger bis Mittelstufe

• 1 Jahr Zugang zur Lernplattform & zu Aufzeichnungen

• 6 Stunden Video-Lektionen

• 28 Stunden Live-Online-Unterricht (Flexible Anmeldung)

• 50 Stunden empfohlene Lernzeit

• 2 Abschlussprojekte

• Virtuelles Labor zum Üben enthalten

• 2 Bewertungstests

• Keine Prüfung, aber Zertifikat nach Abschluss

Lernziele

• Textverarbeitung durchführen: Techniken zur Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten verstehen und anwenden.

• NLP-Module entwickeln: Funktionsfähige NLP-Komponenten erstellen, z. B. zur Sprachmodellierung und Textgenerierung.

• Sprachmodelle erstellen: Grundlegende Modelle entwerfen, die Sprache in Text umwandeln und umgekehrt, um eine reibungslose Mensch-Computer-Interaktion zu ermöglichen.

• Mit NLP-Pipelines arbeiten: End-to-End-NLP-Workflows konstruieren und verwalten – für effiziente Datenverarbeitung und Modellintegration.

• Text klassifizieren und clustern: Algorithmen anwenden, um Texte zu kategorisieren und zu gruppieren – z. B. bei Themenmodellierung und Sentiment-Analyse.

Zielgruppe

• Datenwissenschaftler:innen und Analyst:innen: Fachkräfte, die ihre Fähigkeit zur Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Textdaten verbessern wollen.

• Machine-Learning- und KI-Ingenieur:innen: Personen, die sich auf NLP spezialisieren möchten, um intelligente Anwendungen zu entwickeln.

• Softwareentwickler:innen: Entwickler:innen, die Sprachverarbeitung in ihre Anwendungen (z. B. Chatbots, virtuelle Assistenten) integrieren möchten.

• Forschende und Akademiker:innen: Personen, die in Computerlinguistik oder verwandten Bereichen forschen.

• Fachkräfte aus Wirtschaft und Marketing: Personen, die NLP für Sentiment-Analysen, Kunden-Insights und datenbasierte Entscheidungen nutzen möchten.

Zugangsvoraussetzungen

Der NLP-Kurs eignet sich für alle, die sich mit diesem spannenden und aufstrebenden Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) vertraut machen möchten – insbesondere für Datenwissenschaftler:innen, Analysemanager:innen, Datenanalyst:innen, Dateningenieur:innen und Datenarchitekt:innen.

Vorkenntnisse:
Teilnehmende sollten Grundkenntnisse in Mathematik, Statistik, Data Science und Machine Learning mitbringen.

Kursinhalte E-Learning-Inhalte

• Arbeit mit Textkorpora

• Kursübersicht

• Zugriff auf und Verwendung integrierter Korpora in NLTK

• Laden eines Korpus

• Bedingte Häufigkeitsverteilungen

• Lexikalische Ressourcen – Beispiele

• Verarbeitung von Rohtext mit NLTK

• Arbeit mit einer NLP-Pipeline

• Implementierung der Tokenisierung

• Reguläre Ausdrücke in der Tokenisierung

• Natürliche Sprache

• Praktisches Beispiel zur Textklassifikation

• Naive Bayes Textklassifikation

• Altersvorhersage-Anwendung

• Dokumentklassifizierungs-Anwendung

• Nützliche Informationen aus großen Textmengen extrahieren

• Hierarchien und Chunking

• Chunking mit Python NLTK

• Chinking – Nicht-Chunk-Muster in NLTK

• Textanalyse

• Entwicklung einer Sprach-zu-Text-Anwendung mit Python

• Python Sprach­erkennungs­modul

• Sprach-zu-Text mit rekurrenten neuronalen Netzen

• Sprach-zu-Text mit Convolutional Neural Networks

Weitere Themen:

• Merkmalsextraktion

• Maschinelles Lernen

• Python Toolkits

• Bagging

• Deep Learning

• Demonstrationen

Inhalte der Live-Kurse

• Einführung in NLP

  • Definition und Anwendungsbereiche

  • Reale Anwendungsfälle und Bedeutung

  • Grundbegriffe wie Korpus, Tokenisierung, syntaktische Analyse

• Analyse von Textdaten

  • Vorverarbeitung: Tokenisierung, Stoppwortentfernung, Stemming, Lemmatisierung

  • Exploration und Visualisierung von Textdaten

• Feature Engineering

  • Textklassifikation – Sentiment-Analyse mit NLTK & Naive Bayes

  • Textvektorisierung

    • One-Hot-Encoding

    • Bag-of-Words (BoW)

    • TF-IDF

    • Verteilte Repräsentationen

    • Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)

    • Nutzung vortrainierter Embeddings

• Maschinelle Übersetzung und Dokumentsuche

  • Aufbau eines einfachen Übersetzungssystems

  • Einführung in Dokumentsuche mit TF-IDF & BM25

  • Bewertungsmethoden für Übersetzung & Informationsabruf

• Sequenzmodelle

  • Einführung in Sequenzmodellierung

  • RNNs & Anwendungen (z. B. Sentiment-Analyse)

  • Herausforderungen beim Training (z. B. Vanishing Gradients)

• Attention-Modelle

  • Sequence-to-Sequence-Modelle

  • Einführung in Attention-Mechanismen

  • Transformer-Architektur

  • Moderne Modelle wie BERT & GPT

• Audio-Analytik

  • Python-Ökosystem für Audio

  • Audio laden, abspielen, analysieren

  • Signalverarbeitung und Merkmalsextraktion

  • MFCCs und andere spektrale Merkmale

• Deep Learning für Sprache

  • ML-Modelle für Spracherkennung

  • Transfer Learning

  • Generative Modelle:

    • GANs für Audio

    • Musikgenerierung mit Deep Learning

    • Modelle zur Musikkomposition

Wird das Versäumen eines Live-Kurses den Abschluss beeinträchtigen?

Nein, das Versäumen einer Live-Sitzung beeinträchtigt nicht Ihren Kursabschluss. Dank der „Flexi-Learn“-Funktion können Sie jede verpasste Sitzung bequem als Aufzeichnung nachholen. Damit bleiben Sie auf dem neuesten Stand und erfüllen alle Anforderungen für Ihr Zertifikat. Besuchen Sie einfach die Lernplattform, wählen Sie die verpasste Klasse aus und sehen Sie sich die Aufzeichnung an – Ihre Teilnahme wird entsprechend registriert.

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von Simplilearn gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und erfüllt die Anforderungen des Lizenzvertrags. AVC bewirbt diesen Kurs im Namen von Simplilearn.

Gleichstellungspolitik

Simplilearn bietet keine speziellen Vorkehrungen bei Behinderungen oder medizinischen Bedingungen an. Teilnehmende werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um Unterstützung im Rahmen des Prozesses zu erhalten.