Natural Language Processing im Fernstudium

Mit dem Start von ChatGPT & Co. ist das enorme Potenzial von NLP-Technologien in das Bewusstsein der Öffentlichkeit gerückt. Als Spezialist:in für Natural Language Processing qualifizieren Sie sich, innovative Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache zu konzipieren, zu entwickeln und sowohl in Produkte als auch in Prozesse zu integrieren. Das gefragte Know-how bietet nicht nur Data Scientists neue berufliche Entwicklungschancen, sondern auch Produktmanager:innen und technischen Führungskräften.

Forschende in den Bereichen KI und Sprachtechnologie können ihr Wissen in NLP vertiefen und erweitern. Studierende der Informatik und Linguistik finden die Möglichkeit, ihr akademisches und berufliches Profil zu schärfen. Auch für Jurist:innen und Ethiker:innen ist der Kurs eine hervorragende Gelegenheit, sich mit den Herausforderungen der maschinellen Sprachverarbeitung auseinanderzusetzen und sich insbesondere mit den Vorschriften und KI-Regulierungen in der EU vertraut zu machen.

Kursteilnahme: Grundkenntnisse in einer oder mehrerer Programmiersprachen, insbesondere Python, da es häufig in NLP-Anwendungen verwendet wird. Viele Studienmaterialien sind nur auf Englisch verfügbar. Ein grundlegendes Verständnis der englischen Sprache kann daher von Vorteil sein. Gleiches gilt für das allgemeine Verständnis, wie maschinelles Lernen insbesondere im Kontext von Algorithmen und Modellevaluation funktioniert. Der sgd-Kurs 466 Python für Data Science und Machine Learning rüstet Sie mit allem aus, was Sie für eine erfolgreiche Teilnahme des Kurses brauchen.

Technik: Für die Kursteilnahme benötigen Sie lediglich einen Standard-Multimedia-Rechner mit Internetanschluss für den Zugang zum sgd-OnlineCampus.

In dem praxisorientierten Fernkurs lernen Sie, die Grundlagen, Anwendungen und Technologien des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen, anzuwenden und zu vermitteln. Nach einer Einführung in die Datenvorverarbeitung und die Nutzung von Textkorpora befassen Sie sich mit Vektorisierung und Word Embedding und erfahren, wie diese Techniken im maschinellen Lernen eingesetzt werden, um Texte zu analysieren und zu verarbeiten.

Ein weiterer Schwerpunkt ist das Verständnis statistischer und neuronaler Sprachmodelle. Es werden wichtige NLP-Techniken behandelt, wie Textklassifikation, Schlüsselwort-Extraktion, Machine Translation und Informationsextraktion. Darüber hinaus vermitteln wir Ihnen auch ein Verständnis für die ethischen und rechtlichen Herausforderungen, die mit NLP-Anwendungen verbunden sind.