Python - Natural Language Processing (NLP) (Druckversion)
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Python - Natural Language Processing (NLP)

Seminar-ID: 4074681
Datum: 17.11.2025 - 19.11.2025
Ort: 47807 Krefeld
Preis pro Teilnehmer:
EUR 1.690,00 netto
EUR 2.011,10 inkl. 19.00% MwSt.
Kurzbeschreibung:
In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, wie Sie Sprache mit Python analysieren und verarbeiten. Sie nutzen spaCy zur Tokenisierung, Entitätenerkennung und syntaktischen Analyse und setzen ...
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Ausführliche Beschreibung
In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, wie Sie Sprache mit Python analysieren und verarbeiten. Sie nutzen spaCy zur Tokenisierung, Entitätenerkennung und syntaktischen Analyse und setzen eigene Verarbeitungslogiken um.
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<br>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.
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<br>Hinweis:
<br>Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
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<b>Inhalt:</b>
<ul>
<li>Grundlagen Natural Language Processing mit Python</li>
<li>- Einführung in NLP-Konzepte</li>
<li>- Datenformate (z. B. Plain Text, JSON, CSV)</li>
<li>- Einsatzgebiete wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse, semantische Suche</li>
<li>Textanalyse mit spaCy</li>
<li>- Aufbau von NLP-Pipelines</li>
<li>- Tokenisierung, Lemmatisierung</li>
<li>- POS-Tagging</li>
<li>- Named Entity Recognition (NER)</li>
<li>- Rule-Based Matching</li>
<li>Arbeiten mit Transformer-Modellen (Hugging Face)</li>
<li>- Nutzung vortrainierter Modelle wie BERT, RoBERTa und GPT</li>
<li>- Durchführung von Inferenz auf Textdaten</li>
<li>- Transfer auf eigene Anwendungsfälle</li>
<li>Fine-Tuning von NLP-Modellen</li>
<li>- Vorbereitung eigener Datensätze</li>
<li>- Trainingsstrategien für Klassifikation oder NER</li>
<li>- Evaluierung und Optimierung</li>
<li>Prompt Engineering für generative Modelle</li>
<li>- Struktur und Logik effektiver Prompts</li>
<li>- Zero-/Few-Shot Learning</li>
<li>- Anwendung auf Textzusammenfassung, Q&A und Chatbots</li>
<li>Best Practices und Fallbeispiele aus der Praxis</li>
<li>- Typische Stolpersteine</li>
<li>- Modellwahl und Tool-Vergleich</li>
<li>- Umsetzung von Prototypen in produktionsnahen Umgebungen</li>
</ul>
Benötigte Vorkenntnisse
Sicherer Umgang mit Python. Grundkenntnisse in Data Science oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Zielgruppe
Für alle, die mit Sprache arbeiten: Entwickler, Data Scientists und Tech-Profis, die moderne NLP-Methoden praxisnah in ihre Anwendungen integrieren möchten.
Kommentare/Weiterführende Informationen
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.
Ortsbeschreibung
PC-COLLEGE-Schulungshaus

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