Nach aktuellen Schätzungen liegen mehr als 80 Prozent der verfügbaren Informationen als Text vor. Das automatische Verstehen der Textinhalte, z.B. in Sozialen Medien, ist daher sehr relevant. Die hier vorgestellten Methoden klassifizieren Dokumente in inhaltliche Kategorien, bestimmen die Ähnlichkeit von Worten, Phrasen und Dokumenten, reichern sie semantisch an mit Namen, Relationen und Meinungen, oder sie beantworten Fragen. Ihre Performanz wurde in den letzten Jahren durch moderne Optimierungsverfahren und Deep Learning entscheidend verbessert. In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick über Textverstehen und die damit lösbaren Probleme. Sie lernen an praktischen Beispielen verschiedene fortgeschrittene Lernverfahren und ihre Einsatzmöglichkeiten auf Basis von Python, Scikit Learn und Google TensorFlow kennen. Zur praktischen Arbeit steht ein virtuelles Labor zur Verfügung mit Zugriff auf leistungsfähige Hardware. Zu jeder Lektion gibt es Beispielskripte als Jupyter Notebooks.

Dieser Kurs kann als Vertiefungsmodul für die Schulung »Certified Data Scientist Specialized in Deep Learning« gewählt werden.

Zielgruppe

Data Scientists, Analystinnen und Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von Textkollektionen ausweiten wollen. Softwareentwicklerinnen und -entwickler sowie Softwarearchitektinnen und -architekten, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln.

Vorkenntnisse

Schulung »Data Scientist Specialized in Deep Learning« oder äquivalente Qualifikation