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Natural Language Processing – Plattformen und Frameworks im Überblick

3 Tage | Nächster Termin am 20. - 22.10.2025 & 12 weitere | Bundesweit oder Live-Online

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4.8 / 16 Bewertungen | 157 zufriedene Teilnehmende

  • Kursbeschreibung

    Dieses Seminar bietet einen umfassenden Einstieg in die Welt der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) – ein Schlüsselbereich, in dem die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine immer wichtiger wird. Sie erfahren, wie sich aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten wertvolle Informationen gewinnen lassen und welche Rolle NLP als Brücke zwischen Daten und nutzbarer Erkenntnis spielt.

    Das Training schlägt den Bogen von den theoretischen Grundlagen bis hin zur praxisnahen Anwendung. Sie lernen die führenden Tools, Plattformen und Frameworks der NLP-Landschaft kennen, vergleichen deren Stärken und Schwächen und entwickeln das Know-how, um in Ihrem beruflichen Umfeld erfolgreiche Projekte umzusetzen.

    Zielgruppe

    • Datenwissenschaftler:innen und Analyst:innen, die ihr Wissen um Text- und Sprachdaten erweitern möchten
    • Softwareentwickler:innen, die NLP in eigene Anwendungen integrieren oder bestehende Kenntnisse vertiefen wollen
    • Produktmanager:innen und Entscheidungsträger:innen, die Potenziale und Grenzen von NLP verstehen müssen, um strategische Entscheidungen zu treffen
    • UX-Designer:innen und Chatbot-Entwickler:innen, die an innovativen, menschenähnlichen Interaktionsmodellen arbeiten
  • Kursinhalte

    Einführung in NLP

    • Definition und zentrale Anwendungsfelder
    • Bedeutung von NLP in modernen Technologien
    • Entwicklung: Von regelbasierten Systemen zu statistischen Verfahren und Deep Learning

    Grundlagen des maschinellen Lernens für NLP

    • Supervised, Unsupervised und Semi-Supervised Learning
    • Reinforcement Learning im Kontext von NLP

    Typische Aufgabenfelder

    • Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition (NER)
    • Part-of-Speech-Tagging, maschinelle Übersetzung und Frage-Antwort-Systeme

    Aktuelle Trends

    • Transfer Learning und vortrainierte Modelle
    • Zero-Shot- und Few-Shot-Learning
    • Multimodale und cross-modale Modelle

    NLP-Tools und Frameworks

    • NLTK: Funktionen und Anwendungsbeispiele
    • spaCy: Vorteile gegenüber NLTK, Integrationsmöglichkeiten
    • Transformers (Hugging Face): Modelle und Community
    • BERT und GPT: Funktionsweise, Einsatzgebiete und Unterschiede
    • AllenNLP, Watson Natural Language Understanding, Google Cloud Natural Language API
    • FastText für Textklassifikation
    • RASA für Chatbot-Entwicklung und Konversationsmodelle

    Workshops & Hands-on-Sessions

    • Auswahl eines realen NLP-Problems und passender Frameworks
    • Datenaufbereitung, Modelltraining, Evaluation und Optimierung
    • Best Practices: Datenbeschaffung, Hyperparameter-Tuning, Deployment und Wartung

    Ausblick

    • Zukünftige Entwicklungen und Forschungstrends
    • Gesellschaftliche und wirtschaftliche Auswirkungen von NLP
    Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:
    1 - 2 Personen: 2 Tage - 3 Tage
    3 - 8 Personen: 3 Tage
  • Voraussetzungen

    • Grundkenntnisse in Python oder einer anderen Programmiersprache
    • Basiswissen in Datenanalyse, um Datensammlung und -verarbeitung nachvollziehen zu können
    • Grundverständnis von Maschinellem Lernen (z. B. Training/Testdaten, Überanpassung, gängige Algorithmen)
  • Unterrichtszeiten

    (8 x 45 Minuten)
    jeweils von 9.00 Uhr - 16.00 Uhr
  • Vorteile

    Praxisorientiertes Lernen 
    Unsere Trainer:innen kommen direkt aus der Praxis und vermitteln Inhalte, die sofort anwendbar sind – mit echten Beispielen, relevanten Tools und Übungen. 

    Flexible Formate 
    Online, vor Ort oder als Inhouse-Schulung – Sie entscheiden, was am besten zu Ihrem Zeitplan und Team passt.

    Schneller Lernerfolg
    Dank kompakter Wissensvermittlung mit Fokus auf konkrete Anwendungsfälle erzielen Sie Fortschritte in kurzer Zeit.
  • Kundenbewertungen

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