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Einführung in Natural Language Processing mit Deep Learning

In den letzten Jahren gab es eine Renaissance des NLP, die weitgehend auf der rasanten Entwicklung der Deep-Learning-Algorithmen beruhen. Der Vortrag wird in die Grundprinzipien aktueller Deep Learning-NLP-Architekturen einführen: Embeddings, Encoders, Attention-Mechanismen. Anschließend veranschaulicht er diese Prinzipien an einem aktuellen End-to-End Modell für Question Answering aus einer NoSQL-Datenbank.

Vorkenntnisse

Grundverständnis Neuronaler Netzwerke

Lernziele

Überblick über den aktuellen Stand des Natural Language Processing

Speaker

Hans-Peter Zorn ist Head of Machine Perception & AI bei inovex. Er beschäftigt sich mit Machine Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderer unstrukturierter Daten. Zudem hilft er Kunden bei der Umsetzung ihrer Big-Data-Architekturen basierend auf Open-Source-Technologien.

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