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Spezialisierung für Applied NLP and Generative AI

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Spezialisierung für Applied NLP and Generative AI

Create AI-Powered NLP Applications in Python. Learn to vectorize, classify, summarize, & deploy NLP apps using machine learning and transformers.

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Stufe Mittel

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1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Preprocess and vectorize text using tokenization, embeddings, and TF-IDF for NLP applications

  • Build sentiment analysis, spam detection, and summarization tools using machine learning models

  • Apply transformers and Huggingface pipelines for creating generative NLP applications

  • Fine-tune models and deploy AI tools using retrieval-augmented generation and vector databases

Überblick

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

September 2025

31 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Packt.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Grasp key NLP concepts such as tokenization, stopwords, and lemmatization.

  • Master text vectorization with Count Vectorizer and TF-IDF for effective data transformation.

  • Implement neural word embeddings and gain practical experience with text preprocessing for machine learning applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

NumPy, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Pandas (Python Package), Applied Machine Learning, Unstructured Data, Deep Learning, Text Mining, Data Processing, Development Environment, Machine Learning und Data Transformation

Was Sie lernen werden

  • Build and evaluate spam detection models using Naive Bayes and performance metrics.

  • Implement sentiment analysis with logistic regression in Python.

  • Create extractive summaries using vector methods and TextRank algorithms.

  • Apply LDA, NMF, and LSA techniques for uncovering latent topics in text data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python Programming, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Regression Analysis, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Applied Machine Learning, Text Mining, Algorithms und Predictive Modeling

Was Sie lernen werden

  • Utilize Huggingface to implement and fine-tune state-of-the-art NLP models for diverse applications like text classification and summarization.

  • Implement vector databases and advanced neural network techniques for sentiment analysis, word embeddings, and real-world NLP solutions.

  • Apply advanced prompt engineering techniques like chain-of-thought reasoning and RAG to optimize AI performance and tackle complex NLP tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python Programming, Natural Language Processing, Generative AI, Large Language Modeling, LLM Application, Prompt Engineering, OpenAI, Databases, Deep Learning, Artificial Intelligence, Feature Engineering und Performance Tuning

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