Kurs
Natural Language Processing (NLP) in Python
MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2025
PythonArtificial Intelligence4 Std.13 Videos42 Übungen3,550 XP7,894Leistungsnachweis
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Eine solide NLP-Grundlage schaffen
Entfessle die Kraft der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und bring deine Textanalyse-Fähigkeiten auf ein neues Level! In diesem Kurs lernst du alles, was du brauchst, um Textdaten zu verarbeiten, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Fang mit den Grundlagen der Textverarbeitung an, von der Tokenisierung über die Bereinigung und Normalisierung von Texten bis hin zum Entfernen von Stoppwörtern und Satzzeichen sowie der Anwendung von Lemmatisierung und Stemming, um die Konsistenz der Texte zu verbessern.Extrahier wichtige Infos aus Texten
Geh über reinen Text hinaus und verwandle ihn in Zahlen! Schau dir die Bag-of-Words-Darstellung an, tauche in die TF-IDF-Vektorisierung ein und nutze starke Wort-Embeddings wie Word2Vec und GloVe, um semantische Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen.Text mit KI klassifizieren und generieren
Nutze die Power der neuesten Transformer-Modelle mit den Pipelines von Hugging Face. Lerne, wie du mit verschiedenen Modellen Sentimentanalysen durchführst, Inhalte klassifizierst, Frage-Antwort-Beziehungen analysierst, die grammatikalische Akzeptanz bewertest und Texte erstellst. Probier mal Named Entity Recognition (NER), Part-of-Speech (PoS)-Tagging, Textzusammenfassung und Übersetzung aus, um dein NLP-Toolkit zu erweitern.Master Key NLP-Bibliotheken
Am Ende dieses Kurses wirst du die Grundlagen von NLP gut verstehen und praktische Erfahrungen mit wichtigen Bibliotheken wie nltk, sklearn, gensim und Hugging Face's Transformers sammeln. Starte noch heute deine Reise und verändere die Art, wie du mit Textdaten umgehst!Voraussetzungen
Python Toolbox1
Grundlagen der Textverarbeitung
Lerne die Grundlagen der Textverarbeitung im Natural Language Processing (NLP). Beherrsche Techniken wie Tokenisierung, das Entfernen von Stoppwörtern und Satzzeichen sowie die Normalisierung von Text durch Kleinschreibung, Stemming und Lemmatisierung, um Textdaten für weitere Analysen und Erkenntnisse aufzubereiten.
2
Merkmalextraktion aus Texten
Wandle Rohtext in aussagekräftige numerische Merkmale um. Erstelle Bag-of-Words- und TF-IDF-Repräsentationen, um die Wichtigkeit von Wörtern über Dokumente hinweg zu erfassen, und erkunde anschließend Wort-Embeddings wie Word2Vec und GloVe, um tiefere semantische Muster sichtbar zu machen. Visualisiere Häufigkeit, Relevanz und Ähnlichkeit, um deine Textdaten zum Leben zu erwecken.
3
Textklassifikation mit Hugging Face
Nutze die Stärke vortrainierter Modelle, um anspruchsvolle Textklassifikationsaufgaben zu lösen. Verwende Hugging Face Pipelines für Sentiment-Analyse, Themenklassifikation und Natural Language Inference. Bewerte semantische Ähnlichkeit und grammatische Korrektheit mit State-of-the-Art-Modellen – ganz ohne alles von Grund auf neu zu bauen.
4
Token-Klassifikation und Textgenerierung
Tauche in den Kern moderner NLP-Anwendungen mit Token-Klassifikation und Textgenerierung ein. Lerne, mit NER und PoS-Tagging bedeutungsvolle Entitäten und grammatische Strukturen zu extrahieren. Beherrsche sowohl extraktives als auch abstraktives Question Answering und erkunde fortgeschrittene Generierungsaufgaben wie Zusammenfassung, Übersetzung und Language Modeling mit Hugging Face Pipelines.
Natural Language Processing (NLP) in Python
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