Python – Natural Language Processing (NLP)
In der Schulung Python Natural Language Processing lernen Sie, Sprache mit spaCy zu analysieren und Transformer-Modelle über Hugging Face einzusetzen. Sie arbeiten mit vortrainierten Modellen, eigenen Daten und Prompt Engineering für Chatbots, Textzusammenfassungen und Informationsextraktion.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, Sprache mit Python zu analysieren und zu verarbeiten. Sie nutzen spaCy zur Tokenisierung, Entitätenerkennung und syntaktischen Analyse und setzen eigene Verarbeitungslogiken um.
Im zweiten Teil arbeiten Sie mit leistungsstarken Transformer-Modellen über Hugging Face. Sie verwenden vortrainierte Modelle, passen sie an eigene Daten an und generieren Texte mit Prompt Engineering – für Chatbots, Textzusammenfassungen oder Informationsextraktion.
Hinweis:
Seminarinhalte
Grundlagen Natural Language Processing mit Python
- Einführung in NLP-Konzepte
- Datenformate, z. B. Plain Text, JSON und CSV
- Einsatzgebiete wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse und semantische Suche
Textanalyse mit spaCy
- Aufbau von NLP-Pipelines
- Tokenisierung und 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
Zielgruppe
- Entwicklerinnen und Entwickler
- Data Scientists
- Tech-Profis
Die Zielgruppe richtet sich an alle, die mit Sprache arbeiten und moderne NLP-Methoden praxisnah in ihre Anwendungen integrieren möchten.
Voraussetzungen
Sie verfügen über einen sicheren Umgang mit Python. Grundkenntnisse in Data Science oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Lernziele
Sie lernen, Sprache mit Python und spaCy zu analysieren und eigene Verarbeitungslogiken umzusetzen. Zudem arbeiten Sie mit vortrainierten Transformer-Modellen, passen diese an eigene Daten an und nutzen Prompt Engineering für textbasierte Anwendungen.
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Python – Natural Language Processing (NLP) im Überblick
Python Natural Language Processing verbindet die Analyse und Verarbeitung von Sprache mit Python mit modernen Verfahren der Sprachverarbeitung. Sie lernen, spaCy für zentrale Schritte der Textanalyse einzusetzen und eigene Verarbeitungslogiken aufzubauen.
Der Kurs verknüpft klassische NLP-Pipelines mit Transformer-Modellen über Hugging Face. Von der Inferenz auf Textdaten über die Arbeit mit eigenen Datensätzen bis zum Fine-Tuning wird nachvollziehbar, wie Modelle für Klassifikation, Entitätenerkennung oder generative Textaufgaben eingesetzt werden können.
Für Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists und Tech-Profis bietet die Schulung einen praxisnahen Zugang zu NLP-Methoden und produktionsnahen Prototypen. Weiterführende thematische Angebote finden Sie unter Kurse zu Python.
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