Beschreibung
Deep Learning und Text Mining - Automatisierte Textanalyse und Textgenerierung im Unternehmen
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der künstlichen Intelligenz. Sie ermöglicht Maschinen, die in einem beliebigen Text enthaltenen Informationen zu verstehen und möglichst mit eigenem Text in natürlicher Sprache zu antworten. So sind z.B. die Spracherkennung und -erzeugung auf dem Smartphone wie Alexa, Siri Google-Übersetzer Produkte, die auf NLP basieren. Weitere Aufgaben, die mit NLP gelöst werden können, sind Frage und Antwort: der Benutzer fragt und der Computer gibt die richtige Antwort, sowie die Textzusammenfassung (Summarizing).In modernen Unternehmen fallen im Tagesgeschäft an vielen Stellen Informationen in unstrukturierter Textform an: Je nach Businesskontext können dies Rechnungen sein, oder auch E-Mails, Kundeneingaben (wie Rezensionen oder Anfragen), Produktbeschreibungen, Erklärungen sowie Bewerbungen. Diese Informationsquellen bleiben i.d.R. weitestgehend dem Menschen vorbehalten, da das maschinelle, inhaltliche Verstehen von Text ein technologisch herausforderndes Problem darstellt. Aufgrund jüngster Errungenschaften im Bereich Deep Learning können nun eine Reihe unterschiedlicher NLP-Tasks mit erstaunlicher Qualität gelöst werden.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 7 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Textaufbereitung
- Worteinbettungen (Word2vec, BERT, GP2, GPTJ, ELMO)
- Neuronale Netze: MLP, CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformer
- Modellierung von Sprachen
- Modellierung von Sequenz zu Sequenz (seq2seq)
- Aufmerksamkeits-Mechanismus (Attention mechanism)
- Transformer-Architektur
- Fine Tuning
- Transfer Learning
- Sprachübergreifende und mehrsprachige Sprachmodellierung
Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Umsetzung von Projekten. In den folgenden Modulen werden alle Programme (Python) auf Basis Tensorflow bzw. Pytorch entwickelt:
- Named Entity Recognition : Erkennung von Eigennamen von Personen, Institutionen, medizinischen Fachausdrücken (BiLSTM, ELMO)
- Entwicklung eines Fragebeantwortungssystems mit Haystack und Elasticsearch
- Textklassifizierung mit BERT z. B. Auswertung von Stimmungsanalysen von Produkten oder Marken in sozialen Netzwerken; Auswertung von Kundenbewertungen
- Sentiment Analyse: Identifizierung von Beurteilungen und Bewertungen in einem Text z.B. Bewertungen von Produkten und Services mit BERT und Huggingface
- Sentence Categorization : Maschinelle Einteilung von Texten in vordefinierte Gruppen z.B. Spam-Filter, Sentiment Analysis, Dringlichkeit, Stil, Sprache, Komplexität
- Relation Extraction: Extraktion von semantischen Beziehungen aus einem Text
- Automatische Textzusammenfassung (extraktive und generative ) mit BERT, T5 und Pegasus
- Informationsextraktion ermöglicht einen direkten Zugriff auf wesentliche Details von Verträgen, Bestellungen, Rechnungen und Spezifikationen
- Maschinelle Übersetzung z.B. von Deutsch in Englisch oder Spanisch
- Multimodale Netzwerke und Erstellung von Bilduntertiteln mit ResNets und Transformer-Netzwerke
- KI-Chatbots mit vortrainierten Transformern
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Eine Informationsanfrage zu diesem Kurs ist nur für Beteiligte aus dem B2B-Bereich sinnvoll.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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Anonym
12 Mai 2023
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