Machine Learning: Natural Language Processing mit Python

About Machine Learning: Natural Language Processing mit Python

Möchtest du die Themen Machine Learning, Deep Learning und speziell Natural Language Processing endlich verstehen und deiner Neugier nachgehen?

Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich!

NLP mit Python: Deep Learning, Marchine Learning, N-Gram, Word Embedding, Viterbi, Rekurrente Neuronale Netze (RNN), Markov, Naive Bayes, Word2Vec, ChatGPT, Neuronale Netze, KI, Long short term memory (LSTM), Seq2Seq, Transformer / Large Language Models (LLMs), PyTorch, Numpy...

Hast du dich schonmal gefragt wie es wäre...

eine der nachgefragtesten Fähigkeiten in 2024 zu lernen?

endlich das komplexe Thema NLP zu verstehen?

dahinter zu blicken wie ChatGPT funktioniert?

Mit diesem Kurs bekommst du dein Komplettpaket für das Thema Natural Language Processing und allem was dazu gehört:

Abschnitt 1: Introduction

In diesem Auftakt des Kurses begrüßt dich Philipp, dein Dozent, und gibt dir einen Vorgeschmack darauf, was dich erwartet. Er skizziert die faszinierende Welt des Natural Language Processing mit Python und zeigt dir, welche spannenden Einblicke und Fähigkeiten du in den kommenden Abschnitten erlangen wirst.

Abschnitt 2: Download der Kursmaterialien

Bevor es richtig losgeht, ist es wichtig, die richtigen Werkzeuge zu haben. Hier lernst du, wie du Anaconda herunterlädst und einrichtest, um eine effiziente Programmierumgebung für den Kurs zu schaffen.

Abschnitt 3: Einleitung NLP

Nun tauchst du ein in die Grundlagen des Natural Language Processing. Von den grundlegenden Definitionen über die Entwicklung von statistischen Ansätzen bis hin zum aktuellen Zeitalter des Deep Learnings erforschst du, warum Sprachverarbeitung so herausfordernd und gleichzeitig faszinierend ist.

Abschnitt 4: N-gram Sprachmodelle

Hier wird es praktisch! Du lernst, wie N-gram Sprachmodelle funktionieren, von der Markov-Annahme bis hin zur Evaluierung und Glättungstechniken. Mit Python-Projekten in mehreren Teilen wirst du diese Konzepte direkt umsetzen und ein Verständnis für ihre Anwendung entwickeln.

Abschnitt 5: Textklassifikation

Warum ist Textklassifikation wichtig und welche Verfahren stehen zur Verfügung? Du entdeckst die Grundlagen, insbesondere den Naive-Bayes-Algorithmus, und siehst, wie er in der Praxis angewendet wird. Durch eine umfassende Implementierung in Python wirst du in der Lage sein, Texte automatisch zu klassifizieren.

Abschnitt 6: Worteinbettungen

Wie werden Wörter in NLP-Modellen repräsentiert? Diese Frage wird in diesem Abschnitt beantwortet, wenn du die Bedeutung von Word Embeddings erkundest. Du wirst sehen, warum sie so wichtig sind und wie sie die Grundlage für viele fortschrittliche NLP-Anwendungen bilden.

Abschnitt 7: Word2Vec

Hier steigst du tiefer in die Welt der Wortvektoren ein, insbesondere mit dem beliebten Skip-Gram-Modell. Du wirst verstehen, wie das Training funktioniert und wie du es in Python implementierst, um die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen.

Abschnitt 8: Hidden Markov Models

Die Sequenzmodellierung ist ein entscheidender Schritt für fortgeschrittene NLP-Anwendungen. Mit Hidden Markov Models und dem Viterbi-Algorithmus lernst du, wie man beispielsweise Wortarten bestimmt und die Wahrscheinlichkeit von Sequenzen berechnet.

Abschnitt 9: Neuronale Netze für NLP

Neuronale Netze sind das Herzstück vieler moderner NLP-Modelle. Von Feedforward-Netzwerken bis hin zu komplexen RNNs lernst du, wie sie funktionieren und wie du sie effektiv implementierst, um Sprachmuster zu erkennen und Sprachgenerierung durchzuführen.

Abschnitt 10: Rekurrente Neuronale Netze

Hier wird es rekursiv! RNNs bieten die Möglichkeit, Sequenzdaten zu verarbeiten, was sie ideal für NLP-Anwendungen macht. Du lernst ihre Architektur kennen, trainierst sie und siehst, wie sie zur Textgenerierung eingesetzt werden können.

Abschnitt 11: Long short term memory

LSTM-Netzwerke sind eine Weiterentwicklung von RNNs, die das Problem des Verschwindens oder Explodierens von Gradienten angehen. Du wirst verstehen, wie sie funktionieren und wie sie klassischen RNNs überlegen sind.

Abschnitt 12: Seq2Seq

Die nächste Stufe der NLP-Modellierung: Seq2Seq. Hier erfährst du, wie man maschinelle Übersetzer und andere auf Encoder-Decoder-Architekturen basierende Modelle baut. Du wirst sehen, wie sie trainiert werden und wie sie effektiv für Aufgaben wie Übersetzung eingesetzt werden können.

Abschnitt 13: Attention

Das Schlüsselkonzept, das viele moderne NLP-Modelle antreibt: Attention. Du wirst verstehen, wie Attention funktioniert, wie es sequenzielle Modelle verbessert und wie du es selbst implementieren kannst.

Abschnitt 14: Transformer / Large Language Models (LLMs)

Die Evolution der NLP-Modelle: Transformer und Large Language Models. Du wirst sehen, warum sie so leistungsstark sind, wie sie funktionieren und wie du sie selbst implementieren kannst, um fortgeschrittene NLP-Aufgaben zu lösen.

Abschnitt 15: Transformer Implementierung mit PyTorch

Jetzt wird es praktisch! Mit PyTorch lernst du, wie du Transformer-Modelle von Grund auf baust, trainierst und verwendest, um NLP-Aufgaben zu lösen. Durch praktische Übungen wirst du mit den Werkzeugen und Techniken vertraut gemacht, die du für eigene Projekte benötigst.

Abschnitt 16: GPT-3

Hier erkundest du die Architektur und Funktionsweise von GPT-3, einem der fortschrittlichsten Large Language Models. Du wirst sehen, wie es trainiert wird und welche Anwendungen es bietet.#

Abschnitt 17: Mathe, numpy, PyTorch

Um die NLP-Modelle wirklich zu verstehen und zu implementieren, musst du die Mathematik dahinter beherrschen. Hier lernst du die grundlegenden Konzepte und Werkzeuge wie numpy und PyTorch kennen, die dir dabei helfen.

Abschnitt 18-22: Python Intro

Bevor es losgeht, ist es wichtig, eine solide Grundlage in Python zu haben. Diese Abschnitte bieten eine umfassende Einführung in die Python-Grundlagen, von den Datentypen über Datenstrukturen bis hin zu Schleifen und Funktionen.

Abschnitt 23-24: Python für Datenverarbeitung und Visualisierung

Schließlich lernst du, wie du Daten mit Python laden, aufbereiten und visualisieren kannst, um sie für deine NLP-Projekte zu verwenden. Von pandas für Datenverarbeitung bis hin zu matplotlib für Visualisierungen wirst du alle wichtigen Werkzeuge kennenlernen. Die Python Abschnitte sind für die Teilnehmer gedacht, die noch keine Vorkenntnisse mit Python haben.

Du bekommst sofortigen Zugriff auf:

10 Stunden NLP Komplettpaket

Zugang zur Community. Austausch mit allen Kursmitgliedern

Support von Experte Philipp

Lebenslanger Zugriff auf den Kurs und alle zukünftigen Updates

Udemy Zufriedenheitsgarantie Udemy hat eine 30 Tage 100% Geld zurück Garantie. Wenn Du also doch nicht zufrieden mit dem Kauf bist, bekommst du das gesamte Geld sofort zurück!

Schreibe dich jetzt in den Kurs ein starte noch heute das Lernen!

Wir freuen uns schon Dich in der ersten Lektion begrüßen zu dürfen!

Philipp & Marius