Seminar AI/Robotics

Seminar / Training Natural Language Processing - AI/Robotics

  • Einführung in NLP
    • NLP verstehen
    • NLP-Rahmenwerke
    • Kommerzielle Anwendungen von NLP
    • Scraping von Daten aus dem Web
    • Arbeiten mit verschiedenen APIs zum Abrufen von Textdaten
    • Arbeiten und Speichern von Textkorpora mit Speicherung von Inhalten und relevanten Metadaten
    • Vorteile der Verwendung von Python und NLTK Crash-Kurs
  • Praktisches Verständnis eines Korpus und eines Datensatzes
    • Warum brauchen wir ein Korpus?
    • Korpus-Analyse
    • Arten von Datenattributen
    • Verschiedene Dateiformate für Korpora
    • Vorbereiten eines Datensatzes für NLP-Anwendungen
  • Verstehen der Struktur eines Satzes
    • Bestandteile von NLP
    • Verstehen natürlicher Sprache
    • Morphologische Analyse - Stamm, Wort, Token, Sprachtags
    • Syntaktische Analyse
    • Semantische Analyse
    • Umgang mit Mehrdeutigkeit
  • Vorverarbeitung von Textdaten
    • Korpus - Rohtext
      • Tokenisierung von Sätzen
      • Stemming für Rohtext
      • Lemmisierung von Rohtext
      • Stoppwort-Entfernung
    • Korpus-Rohsätzen
      • Tokenisierung von Wörtern
      • Wort-Lemmatisierung
    • Arbeiten mit Term-Document/Document-Term-Matrizen
    • Text-Tokenisierung in n-Gramme und Sätze
    • Praktische und angepasste Vorverarbeitung
  • Analysieren von Textdaten
    • Grundlegende Merkmale von NLP
      • Parser und Parsing
      • POS-Tagging und Tagger
      • Name-Entity-Erkennung
      • N-Gramme
      • Bag of words
    • Statistische Merkmale von NLP
      • Konzepte der Linearen Algebra für NLP
      • Probabilistische Theorie für NLP
      • TF-IDF
      • Vektorisierung
      • Kodierer und Dekodierer
      • Normalisierung
      • Probabilistische Modelle
    • Fortgeschrittene Merkmalstechnik und NLP
      • Grundlagen von word2vec
      • Komponenten des word2vec-Modells
      • Logik des word2vec-Modells
      • Erweiterung des word2vec-Konzepts
      • Anwendung des word2vec-Modells
    • Fallbeispiel: Anwendung von Bag of Words: Automatische Textzusammenfassung mit vereinfachten und echten Luhn'schen Algorithmen
  • Dokument-Clustering, Klassifikation und Themenmodellierung
    • Clustering von Dokumenten und Pattern Mining (hierarchisches Clustering, k-means, Clustering, etc.)
    • Vergleichen und Klassifizieren von Dokumenten mit TFIDF-, Jaccard- und Cosinus-Distanzmaßen
    • Dokumentenklassifizierung mit Naïve Bayes und Maximum Entropy
  • Identifizierung wichtiger Textelemente
    • Reduktion der Dimensionalität: Hauptkomponentenanalyse, Singulärwertzerlegung nicht-negative Matrixfaktorisierung
    • Themenmodellierung und Information Retrieval mit Latent Semantic Analysis
  • Entitätenextraktion, Sentimentanalyse und erweiterte Themenmodellierung
    • Positiv vs. negativ: Grad der Stimmung
    • Item-Response-Theorie
    • Part of Speech Tagging und seine Anwendung: Auffinden von Personen, Orten und Organisationen, die im Text erwähnt werden
    • Fortgeschrittene Themenmodellierung: Latente Dirichlet-Allokation

Seminar und Anbieter vergleichen

Öffentliche Schulung

Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.

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Inhausschulung

Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleiche mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können in Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich gebucht werden.

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Webinar

Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht Reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.

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Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis:

Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.

Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Voraussetzungen: Kenntnisse und Bewusstsein für NLP-Prinzipien und ein Verständnis für die Anwendung von KI in der Wirtschaft
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
 

Weitere Informationen unter +49 (0) 208 451 99 012

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Madgeburg 3 Tage
Regensburg 3 Tage
Jena 3 Tage
Trier 3 Tage
München 3 Tage
Friedrichshafen 3 Tage
Kassel 3 Tage
Ulm 3 Tage
Münster 3 Tage
Nürnberg 3 Tage
Köln 3 Tage
Wuppertal 3 Tage
Bremen 3 Tage
Berlin 3 Tage
Mainz 3 Tage
Erfurt 3 Tage
Darmstadt 3 Tage
Frankfurt 3 Tage
Paderborn 3 Tage
Essen 3 Tage
Konstanz 3 Tage
Freiburg 3 Tage
Potsdam 3 Tage
Flensburg 3 Tage
Leipzig 3 Tage
Hamm 3 Tage
Rostock 3 Tage
Hamburg 3 Tage
Luxemburg 3 Tage
Hannover 3 Tage
Stuttgart 3 Tage
Dresden 3 Tage
Madgeburg 3 Tage
Regensburg 3 Tage
Jena 3 Tage
Trier 3 Tage
München 3 Tage
Friedrichshafen 3 Tage
Kassel 3 Tage
Ulm 3 Tage
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