Programmieren für Sprachverarbeitung lernen
In zwei Monaten baust du deine ersten NLP-Anwendungen. Wir haben dieses Programm mit Entwicklern entwickelt, die heute tatsächlich mit maschineller Sprachverarbeitung arbeiten. Keine theoretischen Konzepte – nur Werkzeuge und Techniken, die du direkt in echten Projekten anwenden kannst.
Was du entwickelst
Jedes Modul führt dich durch ein konkretes Problem. Du schreibst Code, testest verschiedene Ansätze und siehst, wie Sprachmodelle tatsächlich funktionieren.
Textklassifikation
Erstelle Systeme, die Texte automatisch kategorisieren. Du trainierst Modelle mit scikit-learn und siehst, wie Feature-Engineering die Genauigkeit beeinflusst.
Sentiment-Analyse
Baue Werkzeuge, die Emotionen in Text erkennen. Von regelbasierten Ansätzen bis zu neuronalen Netzen – du implementierst verschiedene Methoden und vergleichst Ergebnisse.
Named Entity Recognition
Extrahiere Personen, Orte und Organisationen aus Texten. Du arbeitest mit spaCy und lernst, wie du Modelle für spezifische Domänen anpasst.
Text-Generation
Erstelle Systeme, die kohärente Texte erzeugen. Du experimentierst mit verschiedenen Architekturen und lernst, wie man Ausgaben steuert.
Chatbot-Entwicklung
Baue konversationelle Systeme von Grund auf. Du implementierst Intent-Erkennung, Dialog-Management und lernst, wie man Kontext verwaltet.
Übersetzungssysteme
Erstelle Modelle, die zwischen Sprachen übersetzen. Du arbeitest mit Transformer-Architekturen und verstehst Attention-Mechanismen praktisch.
Wie das Programm abläuft
Grundlagen verstehen. Du lernst Text-Preprocessing, Tokenization und wie man mit verschiedenen Sprachressourcen arbeitet.
Erste Modelle bauen. Du trainierst klassische ML-Algorithmen für NLP-Aufgaben und verstehst Feature-Extraktion.
Deep Learning nutzen. Du arbeitest mit Word Embeddings, rekurrenten Netzen und verstehst, warum Transformers anders funktionieren.
Eigenes Projekt entwickeln. Du baust eine vollständige NLP-Anwendung mit den Techniken, die du gelernt hast.
Was Teilnehmer berichten
Menschen, die dieses Programm durchlaufen haben, erzählen, wie sie NLP jetzt in ihrer Arbeit einsetzen
Lukas Bergmann
Backend-Entwickler bei einem Fintech-Startup
Ich hatte vorher nur mit APIs gearbeitet. Nach dem Programm konnte ich unsere Dokumentenverarbeitung selbst implementieren. Das Sentiment-Analysis-Modul war besonders nützlich – wir nutzen es jetzt für Kundenfeedback.
Nina Keller
Data Analyst bei einem E-Commerce-Unternehmen
Die praktischen Übungen haben mir geholfen, NLP wirklich zu verstehen. Ich analysiere jetzt Produktbewertungen automatisch und habe ein System gebaut, das wichtige Informationen aus Kundenkommentaren extrahiert.
Felix Mühlberger
Freiberuflicher Entwickler
Ich wollte meinen Kunden mehr anbieten können. Das Chatbot-Modul war genau das, was ich brauchte. Ich habe mittlerweile drei Chatbot-Projekte umgesetzt und verstehe, wie man sie an spezifische Anforderungen anpasst.
Sarah Dietrich
Software-Entwicklerin bei einer Medienagentur
Die Übersetzungssysteme waren komplexer als gedacht, aber die schrittweise Herangehensweise hat es machbar gemacht. Wir haben jetzt ein Tool, das unsere mehrsprachigen Inhalte vorverarbeitet.