NLP-Plattformen und -Frameworks im Überblick

• Einführung in die natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
  
  • Definition von NLP
  • Anwendungsgebiete
  • Relevanz im modernen Technologiebereich
  • Frühe regelbasierte Systeme
  • Aufkommen von statistischen Methoden
  • Deep Learning und NLP
  
  
• Grundlagen des maschinellen Lernens in NLP
  
  • Supervised Learning: Definition und Beispiele
  • Unsupervised Learning: Clustering und Dimensionenreduktion
  • Semi-supervised und Reinforcement Learning in NLP
  
  
• Typische NLP-Aufgaben
  
  • Textklassifikation und Sentiment-Analyse
  • Named Entity Recognition (NER) und Part-of-Speech Tagging
  • Maschinelles Übersetzen und Frage-Antwort-Systeme
  
  
• Aktuelle Trends in NLP
  
  • Transfer Learning und vorab trainierte Modelle
  • Zero-Shot und Few-Shot Learning
  • Multimodale Modelle und Cross-modal Learning
  
  
• NLTK (Natural Language Toolkit)
  
  • Grundlagen und Geschichte von NLTK
  • Wichtige Funktionen und Module
  • Anwendungsfälle und Grenzen
  
  
• Spacy
  
  • Kernfeatures und Architektur
  • Vorteile gegenüber NLTK
  • Integration mit anderen Tools und Erweiterungen
  
  
• Transformers (von Hugging Face)
  
  • Einführung in Transformer-Architekturen
  • Vorab trainierte Modelle und Anpassungsfähigkeit
  • Community und offene Ressourcen
  
  
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  
  • Grundlegende Funktionsweise von BERT
  • Anwendungsfälle und Variationen (z.B. RoBERTa, DistilBERT)
  • Training und Fine-Tuning von BERT-Modellen
  
  
• GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  
  • Unterschied zwischen GPT und BERT
  • Anwendungsfälle von GPT
  • GPT-4o und darüber hinaus: Innovationen und Grenzen
  
  
• AllenNLP
  
  • Überblick und Designprinzipien
  • Hauptfunktionen und -features
  • Integration und Erweiterbarkeit
  
  
• Watson Natural Language Understanding
  
  • IBM's Watson und dessen Einfluss
  • Kernfunktionalitäten und APIs
  • Branchenspezifische Anwendungen
  
  
• Google Cloud Natural Language API
  
  • Einführung und Vorteile
  • Hauptfeatures: Sentiment-Analyse, Entity-Analyse, usw.
  • Best Practices und Kostenstruktur
  
  
• FastText
  
  • Was ist FastText und wie unterscheidet es sich?
  • Textklassifikation und Wortvektoren mit FastText
  • Community und Ressourcen
  
  
• RASA für Chatbots und Konversationen
  
  • Konzept und Architektur von RASA
  • Aufbau eines Chatbots: Von Daten bis Deployment
  • Best Practices und Tipps für RASA-Bots
  
  
• Workshops und Hands-on-Sessions
  
  • Auswahl eines NLP-Problems und Frameworks
  • Datenverarbeitung und Modelltraining
  • Evaluation und Optimierung
  
  
• Best Practices in NLP
  
  • Datenbeschaffung und -aufbereitung
  • Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Regularisierung
  • Deployment und Wartung von NLP-Systemen
  
  
• Zukünftige NLP-Trends
  
  • Forschungstrends: Was kommt als Nächstes?
  • NLP in anderen Wissenschaftsbereichen
  • Gesellschaftliche und wirtschaftliche Auswirkungen von NLP-Innovationen
  
  

• Datenwissenschaftler und Analysten
  : Personen, die bereits in der Datenverarbeitung tätig sind und ihr Wissen auf den Bereich der Textdaten erweitern möchten.
• Softwareentwickler
  : Technische Experten, die NLP in ihre Anwendungen integrieren möchten oder bereits mit NLP-Tools arbeiten und ihre Kenntnisse vertiefen möchten..
• Produktmanager und Entscheidungsträger
  : Personen in leitenden Positionen, die die Potenziale und Grenzen von NLP verstehen möchten, um fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung und -strategie zu treffen.
• UX-Designer und Entwickler von Chatbots
  : Fachleute, die an der Schnittstelle von Technologie und Benutzererfahrung arbeiten und menschenähnliche Interaktionsmodelle für digitale Produkte entwerfen möchten.
  
  
  
  

Für eine produktive Teilnahme am NLP-Seminar sind folgende Voraussetzungen empfehlenswert:

• Grundkenntnisse in der Programmierung: Ein Grundverständnis für Programmiersprachen, insbesondere Python, da viele NLP-Tools und -Bibliotheken in Python geschrieben sind.
• Basiswissen in Datenanalyse: Ein Verständnis darüber, wie Daten gesammelt, verarbeitet und analysiert werden, ist hilfreich, um die Anwendungen und Herausforderungen von NLP vollständig zu erfassen.
• Grundlegendes Verständnis von Maschinellem Lernen: Da NLP eng mit Techniken des maschinellen Lernens verbunden ist, wäre ein Basiswissen über Konzepte wie Training und Testdaten, Überanpassung und Algorithmen hilfreich.