Natural Language Processing Plattformen und Frameworks im Überblick

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

• 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.

• 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 i

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