NLP-Frameworks für Data- und Entwicklungsteams

Du lernst, NLP-Frameworks in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten.

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3 Tage

23 Standorte

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Nächster Termin: 18. – 20.01.2027 · 143 weitere verfügbar

ab 1.950,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Das lernst Du

Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Definition und zentrale Anwendungsfelder.
Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Bedeutung von NLP in modernen Technologien.
Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist Entwicklung: Von regelbasierten Systemen zu statistischen Verfahren und Deep Learning.
Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Supervised, Unsupervised und Semi-Supervised Learning.
Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Reinforcement Learning im Kontext von NLP.
Du überträgst die Erkenntnisse auf eigene Projekte; ein Schwerpunkt ist Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition (NER).

Überblick

Sprachverarbeitende Systeme richtig einzuordnen und weiterzuentwickeln gelingt nur mit einem fundierten Verständnis von Definition, Anwendungsfeldern und historischer Entwicklung der Natural Language Processing. Diese Schulung vermittelt Dir Definition und zentrale Anwendungsfelder von NLP und zeigt Dir die Bedeutung von NLP in modernen Technologien, von Suchmaschinen bis zu Sprachassistenten. Du lernst die Entwicklung von regelbasierten Systemen über statistische Verfahren bis hin zu Deep-Learning-Ansätzen kennen und erfährst, wie sich diese unterschiedlichen Verfahren in ihrer Funktionsweise und ihren Einsatzmöglichkeiten unterscheiden. Anhand praxisnaher Übungen und konkreter Anwendungsfälle ordnest Du unterschiedliche NLP-Frameworks für typische Aufgaben ein und erkennst typische Fehlerquellen bei der Auswahl geeigneter Verfahren. Die Schulung richtet sich an alle, die einen fundierten Überblick über NLP-Frameworks suchen. Nach dem dreitägigen Training kannst Du geeignete NLP-Verfahren gezielt auswählen und die Ergebnisse sicher in bestehende Entwicklungsprozesse übertragen.

Kursinhalte

Einführung in NLP

Definition und zentrale Anwendungsfelder
Bedeutung von NLP in modernen Technologien
Entwicklung: Von regelbasierten Systemen zu statistischen Verfahren und Deep Learning

Grundlagen des maschinellen Lernens für NLP

Supervised, Unsupervised und Semi-Supervised Learning
Reinforcement Learning im Kontext von NLP
Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition (NER)

Typische Aufgabenfelder

Part-of-Speech-Tagging, maschinelle Übersetzung und Frage-Antwort-Systeme
Transfer Learning und vortrainierte Modelle
Zero-Shot- und Few-Shot-Learning

Aktuelle Trends

Multimodale und cross-modale Modelle
NLTK: Funktionen und Anwendungsbeispiele
spaCy: Vorteile gegenüber NLTK, Integrationsmöglichkeiten

NLP-Tools und Frameworks

Transformers (Hugging Face): Modelle und Community
BERT und GPT: Funktionsweise, Einsatzgebiete und Unterschiede
AllenNLP, Watson Natural Language Understanding, Google Cloud Natural Language API

Workshops & Hands-on-Sessions

FastText für Textklassifikation
RASA für Chatbot-Entwicklung und Konversationsmodelle
Auswahl eines realen NLP-Problems und passender Frameworks

Sicherheit, Qualität und Grenzen

Datenaufbereitung, Modelltraining, Evaluation und Optimierung
Best Practices: Datenbeschaffung, Hyperparameter-Tuning, Deployment und Wartung
Zukünftige Entwicklungen und Forschungstrends

Zusammenarbeit und Übergabe

Gesellschaftliche und wirtschaftliche Auswirkungen von NLP
Zentrale Begriffe und Einsatzfelder von NLP-Frameworks
Anforderungen aus typischen beruflichen Aufgaben einordnen

Praxisübungen und Transfer

Geeignete Vorgehensweisen für konkrete Anwendungsfälle auswählen
Ergebnisse fachlich prüfen und nachvollziehbar dokumentieren
Risiken, Grenzen und Qualitätskriterien berücksichtigen

Vertiefende Verfahren

Transfer auf eigene Projekte und Teamprozesse vorbereiten
Ausgangslage und Zielsetzung eines Anwendungsfalls klären
Arbeitsschritte sinnvoll priorisieren und aufeinander abstimmen

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler
Technical Leads, Architektinnen und Architekten
DevOps-, Plattform- und Qualitätssicherungsteams
Für alle, die Anwendungen strukturiert entwickeln und technische Workflows verbessern möchten

Deine Vorteile

Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „NLP-Frameworks für Data- und Entwicklungsteams“?

Du lernst, NLP-Frameworks in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Einführung in NLP, Grundlagen des maschinellen Lernens für NLP, Typische Aufgabenfelder, Aktuelle Trends, NLP-Tools und Frameworks und Workshops & Hands-on-Sessions.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, Technical Leads, Architektinnen und Architekten, DevOps-, Plattform- und Qualitätssicherungsteams und Für alle, die Anwendungen strukturiert entwickeln und technische Workflows verbessern möchten.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Du solltest folgende Voraussetzungen mitbringen: Grundkenntnisse in Python oder einer anderen Programmiersprache; Basiswissen in Datenanalyse, um Datensammlung und -verarbeitung nachvollziehen zu können; Grundverständnis von Maschinellem Lernen (zum Beispiel Training/Testdaten, Überanpassung, gängige Algorithmen).

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören Einführung in NLP, Grundlagen des maschinellen Lernens für NLP, Typische Aufgabenfelder, Aktuelle Trends, NLP-Tools und Frameworks, Workshops & Hands-on-Sessions, Sicherheit, Qualität und Grenzen und Zusammenarbeit und Übergabe.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Zusammenarbeit und Übergabe, Praxisübungen und Transfer und Vertiefende Verfahren auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Definition und zentrale Anwendungsfelder; Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Bedeutung von NLP in modernen Technologien; Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist Entwicklung: Von regelbasierten Systemen zu statistischen Verfahren und Deep Learning; Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Supervised, Unsupervised und Semi-Supervised Learning; Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Reinforcement Learning im Kontext von NLP.

Wird im Seminar auch das Thema „Workshops & Hands-on-Sessions“ behandelt?

Ja. „Workshops & Hands-on-Sessions“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören FastText für Textklassifikation, RASA für Chatbot-Entwicklung und Konversationsmodelle und Auswahl eines realen NLP-Problems und passender Frameworks.

NLP-Frameworks für Data- und Entwicklungsteams

Kursdetails

Einführung in NLP

Grundlagen des maschinellen Lernens für NLP

Typische Aufgabenfelder

Aktuelle Trends

NLP-Tools und Frameworks

Workshops & Hands-on-Sessions

Sicherheit, Qualität und Grenzen

Zusammenarbeit und Übergabe

Praxisübungen und Transfer

Vertiefende Verfahren

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