Natural Language Processing (NLP) im Kontext von ChatGPT - Erforschen und Anwenden von Conversational AI
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 2 Tage Durchführung gesichert
Ziele
Das Seminar "Natural Language Processing (NLP) im Kontext von ChatGPT - Erforschen und Anwenden von Conversational AI" zielt darauf ab, den Teilnehmern das umfassende Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, um NLP-Techniken effektiv mit ChatGPT einzusetzen. Die Teilnehmer lernen, wie sie Conversational AI-Anwendungen entwickeln können, die natürliche Sprache verstehen, generieren und darauf reagieren können. Durch praktische Übungen und Anwendungsbeispiele lernen die Teilnehmer, NLP-Modelle in ChatGPT zu integrieren und dabei ethische Aspekte im Umgang mit Conversational AI zu berücksichtigen.
Zielgruppe
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen werden empfohlen
Agenda
Einführung in Natural Language Processing (NLP) und ChatGPT
- Überblick über NLP und seine Anwendungsbereiche
- Vorstellung von ChatGPT und seiner Funktionsweise als Conversational AI-Modell
Grundlagen des NLP
- Textvorverarbeitung: Tokenisierung, Normalisierung, Stoppwortentfernung
- Wortvektoren und Word Embeddings
- N-Gramm-Modelle und Sprachmodellierung
- Syntaxanalyse und semantische Analyse
ChatGPT als NLP-Modell
- Architektur und Funktionsweise von ChatGPT im Detail
- Training von ChatGPT mit NLP-Daten
- Evaluierung und Validierung von ChatGPT-Modellen
Anwendung von NLP in ChatGPT
- Konversationen verstehen und kontextuelles Verständnis
- Frage-Antwort-Systeme und Dialogmanagement
- Sentiment-Analyse und Emotionserkennung
- Personalisierung von Unterhaltungen
NLP-Techniken für bessere ChatGPT-Leistung
- Textgenerierung mit gewünschten Eigenschaften
- Kontrollierte Texterzeugung und Style Transfer
- Verbesserung des Antwortflusses und der Kohärenz
- Filterung unangemessener oder unerwünschter Ausgaben
Praktische Übungen und Anwendungsbeispiele
- Implementierung von NLP-Techniken mit ChatGPT in Python
- Erstellung eines Chatbot-Prototyps mit ChatGPT und NLP-Fähigkeiten
- Exploration von Fallstudien und erfolgreichen Anwendungen von ChatGPT-NLP
Herausforderungen und Ethik in der NLP-Anwendung
- Bias und Fairness in NLP-Modellen
- Datenschutz und Sicherheitsaspekte in Conversational AI
- Verantwortungsvoller Einsatz von ChatGPT und NLP-Technologien
Ziele
Das Seminar "Natural Language Processing (NLP) im Kontext von ChatGPT - Erforschen und Anwenden von Conversational AI" zielt darauf ab, den Teilnehmern das umfassende Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, um NLP-Techniken effektiv mit ChatGPT einzusetzen. Die Teilnehmer lernen, wie sie Conversational AI-Anwendungen entwickeln können, die natürliche Sprache verstehen, generieren und darauf reagieren können. Durch praktische Übungen und Anwendungsbeispiele lernen die Teilnehmer, NLP-Modelle in ChatGPT zu integrieren und dabei ethische Aspekte im Umgang mit Conversational AI zu berücksichtigen.
Zielgruppe
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen werden empfohlen
Agenda
Einführung in Natural Language Processing (NLP) und ChatGPT
- Überblick über NLP und seine Anwendungsbereiche
- Vorstellung von ChatGPT und seiner Funktionsweise als Conversational AI-Modell
Grundlagen des NLP
- Textvorverarbeitung: Tokenisierung, Normalisierung, Stoppwortentfernung
- Wortvektoren und Word Embeddings
- N-Gramm-Modelle und Sprachmodellierung
- Syntaxanalyse und semantische Analyse
ChatGPT als NLP-Modell
- Architektur und Funktionsweise von ChatGPT im Detail
- Training von ChatGPT mit NLP-Daten
- Evaluierung und Validierung von ChatGPT-Modellen
Anwendung von NLP in ChatGPT
- Konversationen verstehen und kontextuelles Verständnis
- Frage-Antwort-Systeme und Dialogmanagement
- Sentiment-Analyse und Emotionserkennung
- Personalisierung von Unterhaltungen
NLP-Techniken für bessere ChatGPT-Leistung
- Textgenerierung mit gewünschten Eigenschaften
- Kontrollierte Texterzeugung und Style Transfer
- Verbesserung des Antwortflusses und der Kohärenz
- Filterung unangemessener oder unerwünschter Ausgaben
Praktische Übungen und Anwendungsbeispiele
- Implementierung von NLP-Techniken mit ChatGPT in Python
- Erstellung eines Chatbot-Prototyps mit ChatGPT und NLP-Fähigkeiten
- Exploration von Fallstudien und erfolgreichen Anwendungen von ChatGPT-NLP
Herausforderungen und Ethik in der NLP-Anwendung
- Bias und Fairness in NLP-Modellen
- Datenschutz und Sicherheitsaspekte in Conversational AI
- Verantwortungsvoller Einsatz von ChatGPT und NLP-Technologien