Natürliche Sprachverarbeitung —
von Grund auf verstehen
8 aufeinander aufbauende Module, die von Tokenisierung bis zu Transformer-Architekturen führen. Kein Marketingversprechen, sondern ein durchdachter Lehrpfad, der etwa 6 Stunden Lernaufwand pro Woche erfordert.
Was das Programm behandelt
Das Curriculum deckt 8 Module ab und beginnt dort, wo die meisten Kurse überspringen: bei der linguistischen Grundstruktur von Sprache, bevor überhaupt ein Modell trainiert wird.
Jedes Modul enthält Übungsaufgaben mit echten deutschsprachigen Datensätzen — kein synthetisches Spielzeugmaterial.
- Sprachliche Grundlagen: Morphologie, Syntax, Pragmatik
- Tokenisierung und Textnormalisierung in der Praxis
- Statistische Sprachmodelle: N-Gramme und Perplexität
- Worteinbettungen: Word2Vec, FastText, GloVe im Vergleich
- Sequenzmodelle: RNN, LSTM, Schwachstellen bei langen Texten
- Attention-Mechanismen und die Transformer-Architektur
- BERT, GPT und verwandte Modelle: Feinabstimmung für Aufgaben
- Anwendungsfälle: Sentimentanalyse, NER, maschinelle Übersetzung
Programm auf einen Blick
Wie die Lehrstruktur aufgebaut ist
Jede Vorlesung ist in 3 Abschnitte gegliedert: ein konzeptueller Teil, ein Codebeispiel mit Erklärung und eine Übungsaufgabe mit Musterlösung. Das schafft eine Lernrhythmus, der sich über 12 Wochen durchhält.
Feedback erfolgt über strukturierte Selbsttests nach jedem Modul — kein Prüfungsdruck, aber klare Orientierung, ob die Inhalte tatsächlich verstanden wurden.
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