Summary  
This chapter covers the programming concept of natural language processing (NLP), which involves algorithms and techniques for computers to understand, interpret, and generate human language.

General domain of usage  
Chatbots

Um dieses Kursangebot sicher und erfolgreich abzuschließen, wird dringend empfohlen, **zuvor die folgenden Kurse zu absolvieren** (einfach anklicken, um zu starten):

**Natural Language Processing (NLP)** ist ein Fachgebiet an der Schnittstelle von KI, Linguistik und Informatik. Ziel ist es, Computern das Verstehen, Interpretieren und Generieren von **menschlicher Sprache** zu ermöglichen und damit Technologien wie Suchmaschinen, Sprachassistenten, Übersetzungssysteme und Chatbots zu unterstützen.

NLP findet sich in vielen alltäglichen Anwendungen:

* **Suchmaschinen** interpretieren die Suchabsicht;
* **Virtuelle Assistenten** verstehen Sprachbefehle;
* **Übersetzungstools** bieten Echtzeit-Sprachumwandlung;
* **Stimmungsanalyse** erkennt Meinungen und Emotionen;
* **Chatbots** liefern sofortige automatisierte Unterstützung.


Erkunden Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), indem Sie wesentliche Techniken zur Textvorverarbeitung und Methoden zur Repräsentation von Textdaten erlernen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Werkzeugen zur Bereinigung, Analyse und Interpretation von Textinformationen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, rohe Sprache in strukturierte Erkenntnisse umzuwandeln und schaffen Sie so eine solide Grundlage für fortgeschrittene Anwendungen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Tauchen Sie in die Grundlagen der Textvorverarbeitung ein, um Rohtext für die Analyse vorzubereiten. Erfahren Sie, wie Text tokenisiert, Stoppwörter entfernt und die Tokenisierung mit regulären Ausdrücken angepasst wird.

Erfahren Sie, wie Wörter mithilfe von Stemming und Lemmatisierung auf ihre Grundformen reduziert werden können. Beherrschen Sie die Part-of-Speech-Tagging-Technik, um Texte mit grammatischem Kontext anzureichern, und wenden Sie POS-basierte Lemmatisierung an.

Erfahren Sie, wie Text mithilfe von Vektorraum-Modellen in Zahlen dargestellt werden kann. Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch die Implementierung und Anpassung zweier gängiger Vektorraum-Modelle: Bag-of-Words und TF-IDF.

Fundiertes Verständnis von Wort-Einbettungen und deren Erfassung semantischer Bedeutungen. Untersuchung der CBoW- und Skip-gram-Architekturen, die in Word2Vec verwendet werden, sowie deren eigenständige Implementierung.

NLP und Seine Anwendungen

Anwendungen von NLP