Strategische Beratung zur Auswahl und Implementierung von NLP-Tools und -Techniken, die Ihre Sprachverarbeitungsanwendungen unterstützen.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von NLP zur Verarbeitung und Analyse von Text und Sprache in Echtzeit.

• Beratungsfelder: NLP-Tool-Auswahl, Datenaufbereitung, Modelloptimierung, Sicherheitsstrategien und Best Practices.

Individuelle Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von NLP-Modellen und -Lösungen.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Manager, die NLP-Modelle implementieren und optimieren möchten.

• Inhalte des Coachings: Modelltraining, Datenvorbereitung, Sprachgenerierung, Sentiment-Analyse und Optimierung für spezifische Anwendungsfälle.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen und Workshops zur Einführung und Nutzung von NLP-Techniken und -Tools.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen - von den Grundlagen der NLP-Modellierung über Textklassifizierung bis zur Sprachanalyse und -generierung.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, NLP-Modelle effizient zu nutzen und für verschiedene Anwendungsfälle in ihrem Unternehmen einzusetzen.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Wartung Ihrer NLP-Lösungen.

• Umfang des Supports: Technischer Support bei der Modellimplementierung, Optimierung, Überwachung und Wartung von NLP-Anwendungen.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen und Anliegen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Data Scientists und Machine Learning Engineers mit Grundkenntnissen in Python

• Computerlinguisten und Sprachwissenschaftler mit technischer Affinität

• Softwareentwickler mit Interesse an KI und Sprachverarbeitung

• Entwicklung und Training von grundlegenden NLP-Modellen für verschiedene Anwendungsfälle

• Implementation von Text-Klassifikation und Sentimentanalyse mittels moderne Transformerarchitekturen

• Erstellung und Optimierung von Chatbots und Dialogsystemen

• Interaktive Vorträge mit Live-Coding-Sessions

• Praktische Übungen und Workshops an realen Datensätzen

• Gruppenarbeit an konkreten NLP-Projekten

• Grundkenntnisse in Python und PyTorch oder TensorFlow

• Basiskenntnisse in Machine Learning und neuronalen Netzen

• Erfahrung mit Datenverarbeitung und -analyse

• Umfassende praktische Erfahrung in der Entwicklung von NLP-Anwendungen

• Aktuelle Einblicke in State-of-the-Art NLP-Technologien und -Frameworks

• Networking mit anderen NLP-Enthusiasten und Experten

• Dauer: 1-4 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Geschichte und Evolution von NLP

• Linguistische Grundkonzepte

• Tokenisierung und Normalisierung

• Vektorrepräsentation von Text

• Word Embeddings und ihre Anwendungen

• Transformer-Architektur im Detail

• BERT und seine Varianten

• GPT-Modelle und ihre Anwendungen

• Transfer Learning in NLP

• Fine-Tuning vortrainierter Modelle

• Grundlegende Klassifikationsansätze

• Feature Engineering für Textdaten

• Implementierung von Sentimentanalyse

• Multilabel-Klassifikation

• Evaluation von Klassifikationsmodellen

• Grundlagen der Textgenerierung

• Sequence-to-Sequence Modelle

• Chatbot-Entwicklung

• Dialogmanagement

• Kontextverarbeitung in Gesprächen

• Named Entity Recognition

• Relationship Extraction

• Topic Modeling

• Textummarisation

• Faktenextraktion aus Texten

• Cross-linguale Embeddings

• Maschinelle Übersetzung

• Mehrsprachige Modellarchitekturen

• Sprachspezifische Herausforderungen

• Multilinguales Training

• Projektplanung und Anforderungsanalyse

• Modellauswahl und Implementation

• API-Design und Entwicklung

• Deployment und Skalierung

• Monitoring und Wartung