Bist du bereit für die Weiterbildung im Natural Language Processing?

Dieser Kurs richtet sich an Berufstätige und Studierende mit technischem Hintergrund, die ihr Wissen im Bereich Natural Language Processing (NLP) gezielt ausbauen möchten. Angesprochen sind insbesondere Data Scientists, Softwareentwicklerinnen und -entwickler, Produktmanagerinnen und -manager, sowie Forschende aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Informatik oder Linguistik, die praxisnahe Kenntnisse in NLP-Anwendungen erwerben wollen. Auch für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit ersten Programmiererfahrungen, die einen Einstieg in moderne Sprachverarbeitung suchen, ist der Kurs geeignet.

Welche Zugangsvoraussetzungen musst du erfüllen?

Für die Teilnahme am Fernlehrgang „Spezialist/-in für Natural Language Processing“ benötigst du:

• Grundkenntnisse in einer Programmiersprache, idealerweise in Python
• Ein grundlegendes Verständnis der englischen Sprache, da Teile der Lernmaterialien und Fachbegriffe auf Englisch sind
• Ein digitales Endgerät (z. B. PC, Laptop) mit Internetzugang für die Nutzung des SGD-OnlineCampus und der Kursunterlagen
• Für die Zulassung zur Abschlussprüfung wird ein Nachweis der ausreichenden Kursvorbereitung verlangt (Erfüllung der Übungs- und Testaufgaben während des Kurses)

Persönlich solltest du Interesse an angewandter Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen mitbringen. Hilfreich sind eine strukturierte, analytische Arbeitsweise, Lernbereitschaft sowie die Fähigkeit, dich selbstständig in komplexe technische Themen einzuarbeiten. Erste Erfahrungen mit Datenverarbeitung oder Algorithmen begünstigen einen erfolgreichen Einstieg. Die wöchentliche Lernzeit beträgt 3 bis 6 Stunden, die du flexibel einteilen kannst.

Welche Inhalte vermittelt der Kurs „Spezialist/-in für Natural Language Processing“?

In diesem Fernlehrgang erhältst du eine umfassende Einführung in Natural Language Processing (NLP), einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der automatisierten Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache beschäftigt. Zu den zentralen Lerninhalten zählen:

• Einführung in die Grundlagen und Anwendungen von NLP
• Datenvorverarbeitung und Arbeit mit Text-Korpora
• Vektorisierung von Text und Techniken wie Word Embedding
• Konzepte von Language Models und Large Language Models
• Textklassifikation und Methoden zur Schlüsselwort-Extraktion
• Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten
• Automatisierte Übersetzung durch Machine Translation
• Large Language Models mit Human Feedback und deren Anwendungen
• Transfer Learning in NLP-Projekten
• Rechtliche Rahmenbedingungen und regulatorische Vorgaben wie der AI Act in der EU

Du lernst, wie moderne KI-Verfahren in NLP-Projekten eingesetzt werden, Texte analysiert und sprachbasierte Tools wie Chatbots oder Übersetzungsdienste entwickelt werden. Ein besonderer Fokus liegt auf praktischer Anwendung und der kritischen Auseinandersetzung mit ethischen und gesetzlichen Anforderungen im KI-Kontext.