Natural Language Processing (NLP) mit R

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Der R-Kurs Natural Language Processing (NLP) mit R ist das dritte Modul des Lehrgangs → Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten Sie eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten (auch mit Nutzung von ChatGPT). Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen.

Data Science Crash Course mit R (5 Tage)
Modul „Data Science und Künstliche Intelligenz mit R“ (2 Tage) Modul „Machine Learning mit R“ (2 Tage) Modul „Natural Language Processing (NLP) mit R“ (1 Tag)

Das Modul Natural Language Processing (NLP) mit R gibt einen Einblick, wie Sie symbolische Daten (wie Wörter) verarbeiten können und dadurch ein Verständnis von Text und Sätzen erhalten. Diese Fertigkeit können Sie dann anwenden, um z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, einen Chatbot auf der Basis von ChatGPT zu implementieren oder andere symbolische oder ereignis-basierte Daten (wie z. B. Seitenaufrufe) zu modellieren und vorherzusagen. Gerne können Sie Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

Mit der Veröffentlichung einer einfachen, web-basierten Schnittstelle zum aktuell bekanntesten Large Language Model (LLM) ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer von OpenAI) ist das Thema Künstliche Intelligenz in der breiten Öffentlichkeit angekommen. Damit diese Bots überhaupt mit uns interagieren können, benötigen sie ein gewisses Sprachverständnis. Hierfür wird die natürliche Sprachverarbeitung bzw. Natural Language Processing (NLP) eingesetzt.

Ein weiteres wichtiges Thema ist die Datengewinnung. Algorithmen des Maschinellen Lernens benötigen Daten – diese sind aber oft nicht ausreichend vorhanden. Durch sogenanntes Web Scraping bzw. Web Crawling können Sie Daten aus dem World Wide Web zusammensuchen und für Ihre Anwendung nutzbar machen. Dabei erfahren Sie zum einen, wie dies mittels R und Regular Expressions funktioniert und zum anderen, was Sie dabei aus kommerzieller und ethischer Sicht auch und vor allem bei Nutzung von ChatGPT zu beachten haben.

Diesen R-Kurs gibt es auch mit Python: → Natural Language Processing (NLP) mit Python.

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Kunden und Seminarteilnehmern von Dr. Christoph Oestreicher.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Das Wichtigste auf einen Blick

Details zum Kurs
Ort: Stuttgart / Online
Typ: Intensivkurs
Größe: 4 – 8 Personen
Dauer: 1 Tag
Zeiten: 9 – 17 Uhr
Preise*: 625 € – 695 €
Intervall: alle 2 Monate
Inhalte des Kurses
  • Web Scraping und Crawling
  • Vorverarbeitung von Text
  • Fallbeispiel 1 (Topic Clustering): Unsupervised Learning mit DBSCAN
  • Fallbeispiel 2 (Sentiment Analysis): Supervised Learning mit Neuronale Netze
  • Fallbeispiel 3 (Sentence Completion): Symbolische Zeitreihenvorhersage mit LSTM
Weitere Infos…

*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt.

Lernziele und Nutzen des Seminars

Am Ende des Seminars Natural Language Processing (NLP) mit R werden Sie wissen,

  • was Sie beachten müssen, wenn Sie Daten aus dem Internet ziehen (Web Scraping und Web Crawling) – und wie Sie Daten von einer Seite “scrapen“ und vorverarbeiten können,
  • wie Sie Texte mittels Tokenizer, Stopwords, Stemming und n-grams vor-verarbeiten bzw. parsen können,
  • wie Sie Topic Clustering, eine Sentiment Analyse und Satz-Vervollständigung mittels Unsupervised und Supervised Learning durchführen können und
  • wie aktuelle Large Language Models (LLM) wie ChatGPT, GPT4 (OpenAI), PaLM 2 (Google) und LLaMA (Meta) grundsätzlich funktionieren und was bei der Nutzung zu beachten ist.

Zielgruppe des Seminars Natural Language Processing (NLP) mit R

Das Seminar Natural Language Processing (NLP) mit R ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen.

Voraussetzungen für das Seminar

Für das Seminar Natural Language Processing (NLP) mit R ist Voraussetzung, entweder das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit R besucht zu haben oder dessen Inhalte zu kennen. Speziell gehört dazu, in R programmieren zu können und ein grundsätzliches Verständnis von Modellierung und dem zugehörigen Prozess zu haben. Das Modul Machine Learning mit R ist nicht zwingend notwendig, dennoch sollte eine grundlegende Kenntnis über die unterschiedlichen Machine Learning Algorithmen vorhanden sein.

Dauer des Seminars und Anteil von Übungen

  • Rahmen: 1 Tag mit 8 Unterrichtsstunden (9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Alternative und weiterführende Seminare

Diesen R-Kurs gibt es auch mit Python: → Natural Language Processing (NLP) mit Python. Nach dem Kurs Natural Language Processing (NLP) mit R können Sie an dem weiterführenden Kurs → Deep Learning mit R teilnehmen.

Termine und Preise für Natural Language Processing (NLP) mit R

Dies ist das dritte von drei Modulen des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie dieses Modul auch ohne das erste besuchen.

  • Leistungen: Unterricht im zentral gelegenen Seminarraum (bzw. virtuellen Seminarraum bei Zoom), max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 9-17 Uhr, umfangreiche Schulungsunterlagen, Schulungszertifikat.
  • Unsere Garantien: Durchführungsgarantie, Best-Price-Garantie, Beste-Technik-Garantie, Gruppengrößengarantie, Zufriedenheitsgarantie, Nutzengarantie, Nachhaltigkeitsgarantie (siehe unten).
  • Buchen ohne Risiko: Keine Vorkasse, Rechnung mit Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende, kostenfreie Stornierung oder Umbuchung bis 14 Tage vor Seminarbeginn möglich.
  • Preisnachlässe: Wenn Sie den → kompletten Lehrgang in derselben Woche buchen, erhalten Sie 10 % Rabatt. Organisationen können außerdem bei der Buchung von zwei Seminarplätzen im kompletten Lehrgang kostenlos eine dritte Person anmelden. Informationen zu Bildungsurlaub und Ermäßigungen für Arbeitnehmer, Studierende und andere Selbstzahler finden Sie im Kasten auf der rechten Seite (bzw. am Ende der Seite).
  • Hinweise: Sie nehmen mit Ihrem eigenen PC/Laptop teil. Falls auf dem teilnehmenden Computer die Software R mit RStudio nicht installiert werden kann, kann gegen eine geringe Gebühr der Fernzugriff (VNC) auf einen unserer → Schulungslaptops gemietet werden. Präsenzseminare finden nicht statt. Weitere Infos finden Sie → hier.

Sie erhalten eine Rechnung mit tagesaktuellem Datum und Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende.

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis* +19% MwSt.
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 17.05. - 17.05.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 1 Tag > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  625 ">
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 27.09. - 27.09.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 1 Tag > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  625 ">
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 22.11. - 22.11.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 1 Tag > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  625 ">

*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt. Angaben wurden am 18.03.2024 um 14:31 Uhr aktualisiert.

Unsere Garantien

Durchführungsgarantie der Weiterbildung Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare ab zwei Anmeldungen. Wird bei einem Präsenzseminar die Mindestteilnehmerzahl nicht erreicht, wird das Präsenzseminar in ein Online-Seminar gewandelt.
Best-Price-Garantie der Seminare Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie bis zum Seminarbeginn ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares und günstigeres Seminar finden (nicht bei Ihnen selbst), erstatten wir die Differenz.
Beste-Technik-Garantie der Weiterbildung Beste-Technik-Garantie: Wir setzen nur die beste Technik und Software in unseren Online-Seminaren ein. Unsere Seminare zeichen sich von unserer Seite aus durch stabile Verbindungen, hochauflösende Bilder und eine klare und störungsfreie Sprachübertragung aus.
Gruppengrößengarantie der Schulungen Gruppengrößengarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare mit nicht mehr als 10 Personen belegt werden. Sie werden von unseren Dozenten in Kleingruppen individuell und persönlich betreut.
Zufriedenheitsgarantie der Weiterbildung Zufriedenheitsgarantie: Sollte ein mehrtägiges Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie Ihre Teilnahme am ersten Tag abbrechen und die Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden.
Nutzengarantie der Trainings Nutzengarantie: Sollten Sie nach einem halben Jahr feststellen, dass Sie nichts von dem Gelernten in Ihrem Berufsalltag anwenden konnten, dürfen Sie kostenfrei ein weiteres unserer Seminare besuchen.
Nachhaltigkeitsgarantie der Weiterbildung Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Person innerhalb eines halben Jahres nach der Teilnahme an einem unserer Seminare unvorhergesehen für mehr als 6 Monate Ihrer Organisation nicht zur Verfügung stehen (wegen Kündigung, Elternzeit, Erkrankung oder Sonderurlaub), darf eine andere Person Ihres Unternehmens kostenfrei an einem Seminar mit demselben Inhalt teilnehmen.

 

Offene Schulungen in Natural Language Processing (NLP) mit R

Natural Language Processing (NLP) mit R
1 Tag Unterricht in Stuttgart oder als Online-Seminar
695 Euro
827,05 Euro inkl. 19% MwSt.
Inhalte
  • Web Scraping und Crawling
    • Kommerzielle und ethische Gesichtspunkte, auch im Kontext von ChatGPT
    • Scrapen einer Webseite: requests, robots.txt, html, regex
    • Praxis-Übung: Scrapen einer Webseite
  • Vorverarbeitung von Text
    • Parsing: Tokenizer, Stopwords, Stemming, n-grams
    • Praxis-Übung: Parsen von Data-Science-Texten
  • Praxis-Beispiel I (Topic Clustering)
    • Kurze Einführung in den Kontext und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning (DBSCAN)
  • Praxis-Beispiel II (Sentiment Analysis)
    • Kurze Einführung in den Kontext, die Daten und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Überwachtes Lernen/Supervised Learning (Neuronale Netze)
  • Praxis-Beispiel III (Sentence Completion)
    • Kurze Einführung in den Kontext, die Daten und die Zielsetzung
    • Ausblick auf die Technologie der Transformer (Architektur von ChatGPT)
    • Praxis-Übung: Symbolische Zeitreihenvorhersage (Long-Short-Term-Memory/LSTM und Embedding)
Voraussetzungen
  • die Inhalte des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz mit R (grundsätzliches Verständnis der Modellierung und dem zugehörigen Prozess im Data Science sowie entsprechende Programmierkenntnisse in der Skriptsprache R)
Seminartyp und Dauer
  • offene 1-Tages-Schulung mit max. 10 Teilnehmer
  • Unterricht 9-17 Uhr mit angemessenen Pausen
  • 8 Unterrichtsstunden
  • 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos
Termine und Veranstaltungsorte

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