Natural Language Processing in Python

In den letzten fünf bis sechs Jahren gelangen der Forschung einige bahnbrechende Entwicklungen im Bereich des Text Mining und des Natural Language Processing (NLP). Diese Durchbrüche sind im wesentlichen auf drei Faktoren zurückzuführen:

  • Konzeptuell neue Frameworks aus dem Bereich des Deep Learning

  • Deutliche Verbesserungen der computationalen Ressourcen,

  • (Deutlich )Größere verfügbare Datenmengen (Big Data)


Der Kurs behandelt folgende Themen:

Tag 1: 

Im ersten Teil wird zunächst anhand von einigen Beispielen die Wichtigkeit von NLP verdeutlicht. Danach wird es eine Einführung zum Umgang mit Textdaten und deren potentielle Repräsentationen geben. Im Anschluss wird die Funktionsweise einfacher Fully Connected Neural Networks erklärt. Abschließend wird aufbauend auf diesen beiden Blöcken eine Hands-On Session zur Klassifikation von Textendaten bearbeitet.

Tag 2:

Am zweiten Tag beschäftigen wir uns ausschließlich mit sogenannten neuronalen Repräsentationen von Texten. Begonnen wird mit der Idee des Language Modelling anhand des Neural probabilistic language models (Bengio et al, 2003). Anschließend wird das Word2Vec Framework (Mikolov et al., 2013), das Doc2Vec-Framework (Mikolov and Le, 2014), sowie das FastText Framework (Bojanowski et al, 2017) vorgestellt. Jedes dieser Frameworks wird mit Hands-On Sessions zur praktischen Umsetzung des Erlernten begleitet.

Abschließend wird ein Ausblick auf End-to-End trainierbare Modelle gegeben. 

Hands-On Sessions:

Für die praktischen Teile des Kurses werden Übungsaufgaben in Form von Jupyter-Notebooks bereitgestellt, mit denen die Teilnehmer die Übungen selbst bearbeiten können.

Voraussetzungen:

  • Grundlegende Python Kenntnisse

  • Grundkenntnisse in überwachten Lernverfahren


Allgemeine Kursinformationen

  • Jeder Kurstag geht von 9:00 Uhr - 16:30 Uhr (inkl. 2 Kaffeepausen und 1 Mittagspause).

  • Wenn nicht anders in der Kursbeschreibung beschrieben, finden unsere Kurse in deutscher Sprache statt, die Kursunterlagen sind in englischer Sprache verfasst.

  • Im Preis enthalten sind die digitalen Kursmaterialien, Kaffee & Getränke in den Pausen und ein Mittagessen pro Kurstag.

  • Jeder Teilnehmer bzw. Teilnehmerin erhält auf Wunsch ein Teilnahmezertifikat.

Eigenen Laptop mitbringen

Wir bitten Sie einen eigenen Laptop mit einer möglichst aktuellen Version von Python Anaconda (Downloadlink: https://www.anaconda.com/distribution/) sowie einem Code Editor Ihrer Wahl mitzubringen.

Falls Sie keine Administrationsrechte auf Ihrem Laptop haben (oft bei Firmen-Laptops der Fall), sollten Sie sicherstellen, dass Sie sich mit offene WLAN-Netze verbinden können und ausreichend Berechtigungen haben um Python Erweiterungspakete auf Ihrem Laptop installieren zu können.

Falls Sie keinen eigenen Laptop mitnehmen können, kontaktieren Sie uns über contact@essentialds.de. Bei Bedarf können wir ggf. eine Alternative zur Verfügung stellen.

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