Natural Language Processing mit Python

• Word Embeddings: Wir stellen verschiedene Techniken und Tools vor, wie Embedding Layers, word2vec und GloVe, und leiten an, wie Du diese Embeddings implementierst, um die semantische Bedeutung von Wörtern zu erfassen.

• Regelbasierte Sentimentanalyse: Du lernst den Umgang mit Tools wie Textblob und VADER, um Stimmungen und Meinungen in Textdaten zu erkennen und zu analysieren.

• Probabilistische Themenmodelle: Unter Verwendung von Topic Models wie LDA (Latent Dirichlet Allocation) vermitteln wir, wie Du Themen in großen Textsammlungen identifizierst und modellierst.

Dauer des Kurses: 2 Tage

Unser Kurs ist darauf ausgerichtet, sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten in diesen fortgeschrittenen Bereichen des NLP zu stärken, um Dich optimal auf die Herausforderungen in diesem sich ständig weiterentwickelnden Bereich vorzubereiten.