Schulungsübersicht

Einleitung zu Python

Einführung

1 - Installation von Python

2 - Zahlen

3 - Zeichenketten

4 - Zerlegen von Zeichenketten

5 - Listen

6 - Installieren von PyCharm

Bedingte Anweisungen

7 - if elif else

Iterationen

8 - for

9 - Bereich und While

10 - Kommentare und Break

11 - Fortsetzen

Funktionen

12 - Funktionen

13 - Rückgabewerte

14 - Standardwerte für Argumente

15 - Variabler Umfang

16 - Schlüsselwort-Argumente

17 - Flexible Anzahl von Argumenten

18 - Auspacken von Argumenten

19 - Meine Reise zu Walmart und Sets

20 - Wörterbuch

21 - Module

Spielen mit Requests und Dateien

22 - Ein Bild aus dem Web herunterladen

23 - Wie man Dateien liest und schreibt

24 - Herunterladen von Dateien aus dem Web

Ausnahmen

28 - Ausnahmen

Objektorientierte Programme

29 - Klassen und Objekte

30 - Init

31 - Klassen- vs. Instanzvariablen

32 - Vererbung

33 - Mehrfache Vererbung

34 - Threading

Herumspielen mit Python

35 - Liste oder Tupel auspacken

36 - Zip (und die Geschichte einer Hefepilzinfektion)

37 - Lamdba

38 - Min, Max und Sortier-Wörterbücher

39 - Kopfkissen

40 - Bilder zuschneiden

41 - Bilder miteinander kombinieren

42 - Einzelne Kanäle erhalten

43 - Fantastischer Verschmelzungseffekt

44 - Grundlegende Transformationen

45 - Modi und Filter

46 - Struktur

47 - Karte

48 - Bitweise Operatoren

49 - Größte oder kleinste Elemente finden

50 - Dictionary-Berechnungen

51 - Häufigste Einträge finden

52 - Sortieren nach mehreren Schlüsseln im Wörterbuch

53 - Sortieren von benutzerdefinierten Objekten

Zusätze:

54 - Database Konnektivität und Abfragen für MySQL

55 - Kurzer Blick in reguläre Expressionen

56 - Herumspielen mit REST API

Einen Web Crawler schreiben

Natürliche Sprachverarbeitung und NLTK

Einführung in NLP (Beispiele natürlich in Python)

Einfache Textmanipulation

Text durchsuchen

Zählen von Words

Aufspalten von Texten in Words

Lexikalische Dispersion

Verarbeitung komplexer Strukturen

Darstellung von Text in Listen

Indizierung von Listen

Kollokationen

Bigramme

Häufigkeitsverteilungen

Konditionale mit Words

Vergleich von Words (startswith, endswith, islower, isalpha, etc...)

Verstehen natürlicher Sprache

Word-Sinn-Disambiguierung

Pronomen-Auflösung

Maschinelle Übersetzungen (statistisch, regelbasiert, wörtlich, etc...)

Übungen

NLP in Python in Beispielen

Accessing Textkorpora und lexikalische Ressourcen

Allgemeine Quellen für Korpora

Bedingte Häufigkeitsverteilungen

Zählen von Words nach Genre

Eigenes Korpus erstellen

Aussprachewörterbuch

Shoebox und Toolbox Lexika

Sinnesorgane und Synonyme

Hierarchien

Lexikalische Beziehungen: Meronyme, Holonyme

Semantische Ähnlichkeit

Verarbeitung von Rohtext

Priting

Verkürzung von

Extrahieren von Teilen einer Zeichenkette

Zugriff auf einzelne Zeichen

Suchen, Ersetzen, Aufteilen, Verbinden, Indizieren, usw...

Verwendung regulärer Ausdrücke

Erkennen von Wortmustern

Stemming

Tokenisierung

Normalisierung von Text

Word Segmentierung (insbesondere in Chinesisch)

Kategorisierung und Tagging Word

Getaggte Korpora

Verschlagwortete Token

Part-of-Speech-Tagsatz

Python Wörterbücher

Words zu Propertieis-Zuordnung

Automatische Verschlagwortung

Bestimmung der Kategorie eines Words (Morphologisch, Syntaktisch, Semantisch)

Text-Klassifizierung (Machine Learning)

Überwachte Klassifikation

Segmentierung von Sätzen

Kreuzvalidierung

Entscheidungsbäume

Extraktion von Informationen aus Text

Chunking

Chunking

Tags vs. Bäume

Analyse der Satzstruktur

Kontextfreie Grammatik

Parser

Aufbau von merkmalsbasierten Grammatiken

Grammatikalische Merkmale

Verarbeitung von Merkmalsstrukturen

Analyse der Bedeutung von Sätzen

Semantik und Logik

Propositionale Logik

Logik erster Ordnung

Diskurssemantik

Linguistische Daten verwalten

Datenformate (Lexikon vs. Text)

Metadaten

Voraussetzungen

Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine besonderen Voraussetzungen erforderlich.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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