Die Verarbeitung, Analyse und Modellierung von Sprach- und Textdaten erfordert spezielle Verfahren, die in diesem Kurs zur Entwicklung neuronaler Netzwerke für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) vermittelt werden.
Datenmanagement und VisualisierungZur Darstellung von Modellmetriken und Analyseergebnissen wird Power BI eingesetzt. Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards, nutzen DAX-Funktionen und bereiten Leistungskennzahlen textbasierter Deep Learning-Modelle visuell und nachvollziehbar auf.
Mit SQL werden große Textmengen effizient strukturiert verarbeitet. Optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen ermöglichen die gezielte Aufbereitung von Trainingsdaten zur Entwicklung skalierbarer NLP-Modelle und Anwendung sprachbasierter Deep Learning-Verfahren.
Datenpipelines bilden die Basis für die automatisierte Verarbeitung textbasierter Datensätze. Durch strukturierte Workflows wird die Harmonisierung und Transformation von Spracheingaben systematisiert, sodass Trainings- und Analyseprozesse effizient skalierbar bleiben.
Explorative Textanalysen und statistische Verfahren unterstützen das Feature Engineering. Relevante sprachliche Merkmale werden identifiziert, semantische Strukturen analysiert und Modellarchitekturen gezielt auf Texterkennungsprobleme abgestimmt.
Im praktischen Teil trainieren die Teilnehmenden Recurrent Neural Networks (RNNs) sowie Transformer-Modelle für Anwendungsfelder wie Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Named Entity Recognition. Der gezielte Einsatz dieser Architekturen bildet die Grundlage für moderne KI-Lösungen in der sprachbasierten Datenverarbeitung.