Weiterbildungsmodul
Natural Language Processing (NLP) and Generative AI
Die Verarbeitung von Sprache (Natural Language Processing / NLP) ist ein sehr wichtiger Teil der Informationsbeschaffung und ist deshalb eine Kerndisziplin von Data Science. NLP kombiniert die regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache mit statistischen, maschinellen Deep Learning Modellen. Mit Hilfe von generativer KI können Computer auf der Basis der ihnen bekannten Inhalte und der ihnen gemachten Vorgaben neue Inhalte generieren. Diese Modelle nutzen sowohl unüberwachtes als auch halbüberwachtes maschinelles Lernen.
Das Modul vermittelt fortgeschrittenes Wissen zu den Techniken der maschinellen Textverarbeitung. Dazu werden aktuelle Modelle (z.B. Generative Pre-trained Transformer (GPT)) und Methoden (z.B. Fine Tuning) sowie deren technische Hintergründe vorgestellt. Darüber hinaus werden Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt und mittels der Erstellung einer eigenen Applikation erprobt. Die Teilnehmer lernen auf praktischer Ebene, mit den genannten Modellen, umzugehen, sie entsprechend ihrer Anwendungszwecke zu trainieren und in Applikationen mit einem passenden User Interface einzubauen.
Präsenztermine
Gesamtlaufzeit: 08. Mai bis 09. Juli 2026
Präsenztermine:
- Freitag, 08.05. & Samstag, 09.05.2026 (9.00-17.00 Uhr)
- Donnerstag, 09.07.2026 (9.00-17.00 Uhr)
Bewerbungsfrist: 19. April 2026
Veranstaltungsort:
Hochschule der Medien Stuttgart
Nobelstraße 10, 70569 Stuttgart
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Informationen zum Modul
GRUNDLAGEN:
- Einführung in das Thema NLP und Anwendungsgebiete
- Grundlagen der Sprachverarbeitung, wie Tokenisierung und Part-of-Speech-Tagging
- Methoden zur Mustererkennung und Klassifizierung von Texten
- Einsatz von Machine Learning (ML) in NLP-Systemen
- Ansätze zur Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Textdaten
- Anwendung von NLP in verschiedenen Bereichen wie Suchmaschinen, Sprachsynthese und -erkennung, Chatbots und maschineller Übersetzung
TECHNISCHE ASPEKTE
- Data Preprocessing und Data Cleansing
- Algorithmen für typische NLP-Anwendungsgebiete
- Erstellung und Training von NLP-Modellen
- Prompt Engineering
FACHLICHE UND ORGANISATORISCHE ASPEKTE
- Qualitätssicherung von NLP-Systemen
- Governance-Aspekte für dem Einsatz in betrieblichen Anwendungsszenarien
SPRACHEN & FRAMEWORKS
- Programmierung in Python
- NLP Libraries und Frameworks (z.B. NLTK, spaCy, oder Gensim)
- Machine Learning Libraries oder Frameworks (z.B. TensorFlow oder PyTorch)
- Tools für das Preprocessing und Cleansing von textuellen Daten
Dozierender
Prof. Dr. Hendrik Meth
Professor für Big Data & Data Science
Hochschule der Medien Stuttgart
Beratung und Kontakt
Das Team des Weiterbildungszentrums
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Telefon: 0711 8923 3214
E-Mail: weiterbildung@hdm-stuttgart.de
