Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow

Sprache zählt zu den komplexesten Datenformen, doch moderne Machine-Learning-Tools ermöglichen es jedem Entwickler, sie zu verarbeiten und zu analysieren. Dieser Kurs bietet einen klaren Weg, um die Lücke zwischen Rohdaten und anspruchsvollen KI-Modellen zu schließen. Sie werden Ihr Verständnis von Textdaten grundlegend verändern, indem Sie lernen, wie Sie menschliche Sprache in numerische Repräsentationen umwandeln, die Maschinen interpretieren können. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Modelle für Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Sequenzvorhersage zu entwerfen und zu implementieren. Lerninhalte: - Grundlegende NLP-Terminologie und Workflows der Textverarbeitung - Tokenisierung und Sequenzierung von Rohdaten zur Vorbereitung auf neuronale Netze - Anwendung von Wort-Embeddings zur Erfassung semantischer Bedeutung im hochdimensionalen Raum - Entwicklung von Sequenzmodellen mit rekurrenten neuronalen Netzen und LSTMs - Erforschung moderner Aufmerksamkeitsmechanismen und der Grundlagen der Transformer-Logik - Übung im Aufbau von End-to-End-Pipelines für Stimmungsanalyse und Textgenerierung Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Vorverarbeitungstechniken, bevor er zu komplexen Architekturen und moderner Sequenzmodellierung übergeht. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler und Einsteiger mit grundlegenden Programmierkenntnissen, die in den Bereich der KI einsteigen möchten. Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung intelligenterer Sprachanwendungen.