Natural Language Processing Training
450,00 EUR
- 50 hours
Der Kurs zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bietet eine eingehende Untersuchung darüber, wie maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden, um riesige Mengen an natürlichen Sprachdaten zu analysieren und zu verarbeiten. Da NLP weiterhin Fortschritte in der KI antreibt, stattet Sie dieser Kurs mit den wesentlichen Fähigkeiten aus, um eine Karriere als NLP-Ingenieur zu verfolgen. Im Verlauf des Kurses werden Sie in Schlüsselkonzepte wie statistische Maschinenübersetzung, neuronale Modelle, tiefe semantische Ähnlichkeitsmodelle (DSSM), neuronale Einbettung von Wissensdatenbanken und Techniken des tiefen Verstärkungslernens eintauchen. Zusätzlich werden Sie die Anwendung neuronaler Modelle in der Bildbeschriftung und visuellen Fragebeantwortung erforschen, wobei Sie das Natural Language Toolkit (NLTK) von Python nutzen.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material auf Englisch
Niveau
Anfänger - Mittelstufe
1 Jahr Zugang
zur Plattform & Klassenaufzeichnungen
6 Stunden Videounterricht
28 Stunden Online-Live-Unterricht (Flexible Anmeldung)
Lernzeit
Empfehlung von 50 Stunden Lernzeit
Virtuelles Labor enthalten
und 2 Abschlussprojekte
Üben
2 Bewertungstest
Keine Prüfung
aber eine Teilnahmebescheinigung ist inbegriffen
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Textverarbeitung durchführen
Verstehen und implementieren Sie Techniken zur Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten effektiv.
NLP-Module entwickeln
Erstellen Sie funktionale NLP-Komponenten, die Aufgaben wie Sprachmodellierung und Textgenerierung bewältigen können
Sprachmodelle entwickeln
Entwerfen Sie grundlegende Modelle, die Sprache in Text umwandeln und umgekehrt können, um eine nahtlose Mensch-Computer-Interaktion zu ermöglichen
Mit NLP-Pipelines arbeiten
Erstellen und verwalten Sie End-to-End-NLP-Workflows, um eine effiziente Datenverarbeitung und Modellintegration zu gewährleisten
Text klassifizieren und clustern
Wenden Sie Algorithmen an, um ähnliche Texte zu kategorisieren und zu gruppieren, was bei Aufgaben wie der Themenmodellierung und der Sentimentanalyse hilft.
eLearning-Inhalte
Arbeiten mit Textkorpora
Lektion 1
- Der Kursüberblick
- Zugriff auf das integrierte Korpus von NLTK und dessen Nutzung
- Ein Korpus laden
- Bedingte Häufigkeitsverteilung
- Beispiel für lexikalische Ressourcen
Verarbeitung von Rohdatentext mit NLTK
Lektion 2
- Arbeiten mit einer NLP-Pipeline
- Tokenisierung implementieren
- Reguläre Ausdrücke verwendet bei der Tokenisierung
Natürliche Sprache
Lektion 3
Praktisches Beispiel für Textklassifizierung in der realen Welt
Lektion 4
- Naive-Bayes-Textklassifikation
- Altersvorhersage-Anwendung
- Dokumentenklassifizierungsanwendung
Nützliche Informationen aus Textmengen finden
Lektion 5
- Hierarchie der Ideen oder Chunking
- Chunking in Python NLTK
- Nicht-Chunk-Muster in NLTK abgrenzen
Textanalyse
Lektion 6
Eine Spracherkennungsanwendung mit Python entwickeln
Lektion 7
- Python-Spracherkennungsmodul
- Spracherkennung mit rekurrenten neuronalen Netzen
- Spracherkennung mit konvolutionalen neuronalen Netzen
Weitere Themen
Lektion 8
- Merkmalsextraktion
- Maschinelles Lernen
- Python-Werkzeugsätze
- Verpackung
- Tiefes Lernen
- Demonstrationen
Live-Kursinhalte
Einführung in die NLP
Lektion 1
- Definition und Umfang der NLP
- Praktische Anwendungen und Bedeutung der NLP
- Grundlegende Terminologien wie Korpus, Tokenisierung und syntaktische Analyse
Textdatenanalyse
Lektion 2
- Techniken zur Datenvorverarbeitung: Tokenisierung, Entfernen von Stoppwörtern und Stemming, Lemmatisierung
- Textdaten-Erkundung und -Visualisierung
- Merkmalskonstruktion
- Textklassifizierung - Sentimentanalyse mit NLTK- Naive-Bayes-Klassifikator
NLP-Textvektorisierung
Lektion 3
- Vektorrepräsentation von Text - One-Hot-Kodierung
- Verständnis der BoW-Technik
- TFIDF
Verteilte Repräsentationen
Lektion 4
- Bedeutung von Wort-Einbettungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache
- Detaillierte Erklärung von Word2Vec und Glove Embeddings
- Training und Verwendung vortrainierter Wort-Einbettungen
Maschinenübersetzung und Dokumentsuche
Lektion 5
- Maschinelle Übersetzungssysteme und ihre Anwendungen
- Aufbau eines einfachen maschinellen Übersetzungssystems
- Einführung in die Dokumentsuche mit TF-IDF und BM25
- Evaluationsmetriken für maschinelle Übersetzung und Informationsabruf
Sequenzmodelle
Lektion 6
- Einführung in die Sequenzmodellierung in NLP
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs) und ihre Anwendungen
- Anwendung von Sequenzmodellen in der Sentimentanalyse
- Herausforderungen beim Training von RNNs wie das Verschwinden von Gradienten
Aufmerksamkeitsmodelle
Lektion 7
- Sequenz-zu-Sequenz-Modelle
- Einführung in Aufmerksamkeitsmechanismen in der Verarbeitung natürlicher Sprache
- Gründliche Erforschung der Transformer-Architektur
- Moderne NLP-Modelle wie BERT und GPT, die Aufmerksamkeitsmechanismen nutzen
Audioanalyse
Lektion 8
- Python-Ökosystem für Audioanalytik
- Lesen und Abspielen von Audiodateien mit Python-Bibliotheken
- Laden, visualisieren und manipulieren von Audiodaten
Digitale Signalverarbeitung und Merkmalsextraktion
Lektion 9
- Grundlagen der Signalverarbeitung
- Frequenzbereichsanalyse mit Python
- Einführung in MFCCs und andere spektrale Merkmale
- Implementierung der Merkmalsextraktion in Python
- Vergleichen Sie verschiedene Techniken zur Merkmalsextraktion
Tiefes Lernen für Spracherkennung
Lektion 10
- Anwendung von maschinellem Lernen im Audiobereich
- Entwicklung von Deep-Learning-Modellen für die Spracherkennung
- Transferlernen für Spracherkennung
Audio-Synthese und generative Modelle für Audio
Lektion 11
- Einführung in generative gegnerische Netzwerke (GANs) für Audio
- Erzeugung realistischer Audiosamples mit GANs
- Musikgenerierung mit Deep Learning
- Anwendung von Deep Learning zur Musikgenerierung
- Verständnis und Implementierung von Modellen für die Musikkomposition
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
Der Kurs zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist ideal für jeden, der sich mit diesem aufkommenden und spannenden Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) vertraut machen möchte
Voraussetzungen
Lernende sollten grundlegende Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen haben.
Datenwissenschaftler und Analysten
Maschinenlernen und KI-Ingenieure
Softwareentwickler
Forschungsstipendiaten und Akademiker
Geschäfts- und Marketingfachleute
Studierende in Bachelor-/Masterstudiengängen
Häufig gestellte Fragen
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