NLU – Natural Language Understanding mit PyTorch und FastAI

Der Kurs vermittelt die Anwendung von Natural Language Understanding (NLU) mit PyTorch und FastAI. Inhalte umfassen Textanalyse, Wortembeddings, rekurrente neuronale Netze, konvolutionelle neuronale Netze und Transfer Learning. Praktische Beispiele ergänzen theoretisches Wissen. Zielgruppe sind Datenwissenschaftler, Machine Learning-Entwickler, NLP-Experten sowie Studenten und Forscher im Bereich KI und maschinelles Lernen. Es sind Grundkenntnisse in Python und maschinellem Lernen erforderlich. Länge:4,5 Stunden, Sprache:Deutsch.

Das Online-Seminar "NLU - Natural Language Understanding mit PyTorch und FastAI" bietet ein umfassendes Verständnis von Natural Language Understanding (NLU) unter Anwendung der Technologien PyTorch und FastAI. Teilnehmer lernen, eigene NLU-Modelle zu erstellen und Texte durch verschiedene Techniken des NLU zu analysieren. Der Kurs deckt grundlegende Themen wie Textvorverarbeitung, Wortembeddings, rekurrente neuronale Netze (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) und konvolutionelle neuronale Netze (CNN) für die Textanalyse ab. Zudem kommen selbstorganisierende Karten (SOM) für Textclustering und Transfer Learning zur Sprache. Praktische Beispiele und Fallstudien vertiefen das Gelernte. Der Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine Learning-Entwickler, NLP-Experten sowie Studenten und Forscher im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, vorausgesetzt wird Basiswissen in Python-Programmierung und maschinellem Lernen. Er dauert 4,5 Stunden und wird in deutscher Sprache angeboten.

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