Python - Natural Language Processing (NLP)

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.

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:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalte
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.

Für alle, die mit Sprache arbeiten: Entwickler, Data Scientists und Tech-Profis, die moderne NLP-Methoden praxisnah in ihre Anwendungen integrieren möchten.

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, technische Beratung und Kursmaterial.

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters