Dieser Kurs vermittelt die notwendigen Kompetenzen zur Implementierung und Optimierung von Systemen zur Sprachgenerierung mittels Künstlicher Intelligenz und Deep Learning.
Automatisierte Datenpipelines für KI-basierte Sprachgenerierung- Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für neuronale Sprachmodelle optimieren
- Effiziente Workflows entwickeln, um Textgenerierungssysteme leistungsfähig zu gestalten
- Automatisierungstechniken nutzen, um kontinuierliches Modelltraining und -evaluation zu ermöglichen
SQL für die Verarbeitung großer sprachbasierter Datensätze
- Joins und Aggregationen anwenden, um sprachliche Muster in großen Textmengen zu analysieren
- Optimierte Abfragen schreiben, um NLP-Modelle mit hochwertigen Trainingsdaten zu versorgen
- Datenbanken für die Speicherung und Bereitstellung generierter Texte optimieren
Interaktive Visualisierung von NLP-Generierung mit Power BI
- Dynamische Dashboards entwickeln, um die Qualität generierter Texte zu bewerten
- DAX-Funktionen nutzen, um analytische Kennzahlen für NLP-Modelle zu berechnen
- Aussagekräftige Berichte erstellen, um datengetriebene Erkenntnisse im Bereich KI-Textgenerierung zu kommunizieren
Deep Learning und neuronale Netze zur Sprachgenerierung anwenden
- Texte mit Transformer-Modellen wie GPT erstellen und optimieren
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs) für kontextbezogene Textgenerierung nutzen
- Hyperparameter-Tuning und reguläre Optimierungsstrategien anwenden, um die NLP-Generierungsqualität zu verbessern