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Modul: Advanced NLP

Unstrukturierte Daten mit Hilfe von zeitgemässen NLP Verfahren (z.B. RNN, CNN, Sequence-to-Sequence , Transformers) interpretieren und im Rahmen eines eigenen Projekts anwenden. Zudem erfolgt ein Einblick in Acoustic Language Processing (ALP).

Daten sind die Ressource des heutigen Informationszeitalters. Der grösste Teil dieser Daten steht in Form von unstrukturiertem Text zur Verfügung. Natural Language Processing (NLP) macht solche unstrukturierten Daten für Computer interpretierbar und ermöglicht das maschinelle prozessieren der in den Daten enthaltenen Informationen. NLP ist somit ein wichtiger Bestandteil des heutigen Informationszeitalters und birgt grosses Potenzial, einen Mehrwert für Unternehmen zu generieren. NLP ist eines der am schnellsten wachsender Felder der künstlichen Intelligenz und gehört demnach ins Repertoire eines jeden Data Scientists.

Modulübersicht

Das Ziel dieses Moduls ist es, zeitgemässe NLP Verfahren zu vermitteln und diese praxisnah an verschiedenen Use-Cases anzuwenden, sodass dass Sie eigene NLP-Projekte  realisieren können. Dazu frischen Sie zuerst Ihr Wissen über Vektor-Repräsentationen von Dokumenten auf. Danach werden verschiedene Netzwerkarchitekturen wie RNN, CNN, Sequence-to-Sequence mit Attention und Transformer Architekturen vermittelt und gezeigt, wie vortrainierte Modelle auf neue Problemstellungen angewendet werden können. Es werden jeweils Vor- und Nachteile wie auch die Anwendungsfälle der verschiedenen Modelle erläutert. Die Zielsetzung dieses Moduls ist Ihnen zu vermitteln, wie Sie ein NLP Projekt umsetzen können. Neben der Verarbeitung von Text ist auch ein Einblick in Acoustic Language Processing (ALP) Teil des Moduls. Hier geht es um die Extraktion von non-semantische Informationen (z.B. Emotionen) aus gesprochener Sprache.

Sie lernen nicht nur verschiedene Verfahren anhand vorgegebener Use-Cases, sondern vertiefen auch die praktische Anwendung im Rahmen des eigenen NLP-Projekts.

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