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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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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

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  • 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

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

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

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

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

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