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.