Python - Natural Language Processing (NLP)

  • Dieser Kurs richtet sich an ML-Entwickler mit Fokus auf Textdaten. Sie lernen praxisnah, wie Sie NLP-Modelle in Python mit spaCy und Transformers einsetzen, feinjustieren und produktiv nutzen.

  • Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie natürliche Sprache mit Python automatisiert verarbeiten. Sie starten mit spaCy und lernen, Texte zu tokenisieren, Entitäten zu erkennen und grammatische Strukturen zu analysieren. Dabei bauen Sie eigene NLP-Pipelines auf für die Verarbeitung unstrukturierter Inhalte aus.

    Anschließend arbeiten Sie mit modernen Transformer-Modellen aus der Hugging-Face-Bibliothek. Sie setzen BERT, RoBERTa oder GPT für Textklassifikation, Named Entity Recognition und Generierung ein und passen diese per Fine-Tuning an individuelle Aufgaben an.

    Auch der gezielte Einsatz von Prompt Engineering gehört dazu: Sie steuern Ausgaben generativer Sprachmodelle und entwickeln Prompts für konkrete Use Cases wie automatisierte Textanalyse, Dokumentenzusammenfassungen oder semantische Suche. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung – mit vielen Übungen, Codebeispielen und übertragbaren Szenarien für den Unternehmensalltag.

    Angesprochener Teilnehmerkreis:
    Python-Entwickler, Data Scientists und technisch versierte Anwender, die Textdaten analysieren und moderne NLP-Modelle praktisch einsetzen möchten.

    Kursziel:
    Sie lernen, wie Sie Textdaten mit Python automatisiert verarbeiten, Modelle anpassen und gezielt für reale Anwendungsfälle wie Klassifikation, Extraktion oder Textgenerierung einsetzen.

    • Grundlagen Natural Language Processing mit Python
      • Einführung in NLP-Konzepte
      • Datenformate (z. B. Plain Text, JSON, CSV)
      • Einsatzgebiete wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse, semantische Suche
    • Textanalyse mit spaCy
      • Aufbau von NLP-Pipelines
      • Tokenisierung, Lemmatisierung
      • POS-Tagging
      • Named Entity Recognition (NER)
      • Rule-Based Matching
    • Arbeiten mit Transformer-Modellen (Hugging Face)
      • Nutzung vortrainierter Modelle wie BERT, RoBERTa und GPT
      • Durchführung von Inferenz auf Textdaten
      • Transfer auf eigene Anwendungsfälle
    • Fine-Tuning von NLP-Modellen
      • Vorbereitung eigener Datensätze
      • Trainingsstrategien für Klassifikation oder NER
      • Evaluierung und Optimierung
    • Prompt Engineering für generative Modelle
      • Struktur und Logik effektiver Prompts
      • Zero-/Few-Shot Learning
      • Anwendung auf Textzusammenfassung, Q&A und Chatbots
    • Best Practices und Fallbeispiele aus der Praxis
      • Typische Stolpersteine
      • Modellwahl und Tool-Vergleich
      • Umsetzung von Prototypen in produktionsnahen Umgebungen

  • Sicherer Umgang mit Python. Grundkenntnisse in Data Science oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

  • Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
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↳ Garantietermin

Zeitrahmen: 3 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

ab 1.690,00 €
(2.011,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


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Thema:

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