Deep Learning für NLP: Wort-Embeddings und Textklassifizierung in Python

Textdaten sind allgegenwärtig, doch um Computern das Verständnis menschlicher Sprache beizubringen, müssen Wörter in eine Maschinensprache übersetzt werden: Zahlen. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Architekturen neuronaler Netze, die die Textverarbeitung revolutioniert haben. Sie erlernen die Grundlagen der Textverarbeitung und entwickeln Deep-Learning-Modelle, die die semantische Bedeutung von Wörtern erfassen. Anhand klarer Erklärungen und strukturierter Python-Codebeispiele lernen Sie, wie Sie Text als dichte Vektoren darstellen, Stimmungsanalysen durchführen und Textdaten sequenziell taggen. Lerninhalte: - Die mathematischen Kernkonzepte von Wortvektoren, Vektorräumen und semantischer Ähnlichkeit verstehen. - Klassische Wortrepräsentationsmodelle wie word2vec und GloVe von Grund auf implementieren. - Modelle zur Textklassifizierung und Stimmungsanalyse mithilfe rekurrenter neuronaler Netze (RNNs) in Python entwickeln. - Die Gensim-Bibliothek anwenden, um vortrainierte Wortvektoren zu laden und semantische Analogieprobleme zu lösen. Sequenzkennzeichnungsaufgaben wie Wortartenbestimmung und Erkennung benannter Entitäten kennenlernen. Lernen Sie die Grundlagen moderner NLP kennen, darunter die Tokenisierung von Unterwörtern und die Funktionsweise von Aufmerksamkeits-Layern. Der Kurs beginnt mit grundlegender NLP-Terminologie und mathematischen Konzepten und führt Sie von statischen Bag-of-Words-Repräsentationen zu dynamischen Wortvektoren. Anschließend erkunden Sie sequentielle neuronale Netzwerkarchitekturen und lernen, wie Modelle Texte chronologisch verarbeiten, um Klassifizierungen und Sequenz-Tags durchzuführen. Dieser Kurs richtet sich an Programmierer mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, Datenbegeisterte und angehende KI-Entwickler, die eine solide konzeptionelle und praktische Grundlage in neuronaler NLP erwerben möchten. Grundkenntnisse in Python und Algebra sind empfehlenswert, Vorkenntnisse im Deep Learning jedoch nicht erforderlich. Entdecken Sie noch heute das Potenzial von Deep Learning für die Textverarbeitung!