Apr

25

Donnerstag

Texte verstehen, verarbeiten und erzeugen mit Generativer KI

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Wie können Dokumente einfach auf Fragen und Inhalte hin untersucht und entsprechende Maßnahmen möglichst automatisch eingeleitet werden? Im Webinar stellt das Fraunhofer IAO die Theorie, Methoden und Anwendungsbereiche der maschinellen Analyse von Textdokumenten vor. Sowohl regelbasierte Verfahren als auch Ansätze des Maschinellen Lernens, wie zum Beispiel neuronale Netze und generative Sprachmodelle mit Transformer-Architektur, werden betrachtet.

Die Teilnehmenden lernen in mehreren aufeinander aufbauenden Terminen (23./24./25.04.2024), welche Möglichkeiten die maschinelle Analyse von Textdokumenten heute schon bietet. Zudem erfahren sie, welche regelbasierten Verfahren und welche Ansätze des Maschinellen Lernens es gibt und für welche Fragestellungen diese optimal geeignet sind. Mittels mehrerer Praxisbeispiele werden die Chancen der Datenextraktion und der Klassifikation von Texten verständlich gemacht und angewendet.

Ebenso werden Herausforderungen und moderne Lösungsansätze für die Datenerfassung wie Sprach- oder Texterkennung (OCR) und weitere Tools betrachtet. Die Teilnehmenden vertiefen ihr neu erlerntes Wissen in praktischen Übungen und Tool-Demonstrationen.

Die Themen im Überblick:

  • Grundlagen von Text Mining: Theorie, Methoden und Anwendungsbereiche kennenlernen
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Wie können Dokumente einfach auf Fragen und Inhalte hin untersucht und entsprechende Maßnahmen möglichst automatisch eingeleitet werden? Im Webinar stellt das Fraunhofer IAO die Theorie, Methoden und Anwendungsbereiche der maschinellen Analyse von Textdokumenten vor. Sowohl regelbasierte Verfahren als auch Ansätze des Maschinellen Lernens, wie zum Beispiel neuronale Netze und generative Sprachmodelle mit Transformer-Architektur, werden betrachtet.

Die Teilnehmenden lernen in mehreren aufeinander aufbauenden Terminen (23./24./25.04.2024), welche Möglichkeiten die maschinelle Analyse von Textdokumenten heute schon bietet. Zudem erfahren sie, welche regelbasierten Verfahren und welche Ansätze des Maschinellen Lernens es gibt und für welche Fragestellungen diese optimal geeignet sind. Mittels mehrerer Praxisbeispiele werden die Chancen der Datenextraktion und der Klassifikation von Texten verständlich gemacht und angewendet.

Ebenso werden Herausforderungen und moderne Lösungsansätze für die Datenerfassung wie Sprach- oder Texterkennung (OCR) und weitere Tools betrachtet. Die Teilnehmenden vertiefen ihr neu erlerntes Wissen in praktischen Übungen und Tool-Demonstrationen.

Die Themen im Überblick:

  • Grundlagen von Text Mining: Theorie, Methoden und Anwendungsbereiche kennenlernen
  • OCR und Speech To Text: Stand der Technik bei der Extraktion von Texten aus gescannten Dokumenten und gesprochener Sprache
  • Regelbasierte Verfahren für Klassifikation und Extraktion: Potenziale und Grenzen klassischer Ansätze
  • Neuronale Netze und Textanalyse mit Maschinellem Lernen: Herausforderungen mithilfe moderner Lösungsansätze und Tools meistern
  • Generative Sprachmodelle und deren Einsatzmöglichkeiten
  • Aktuelle Forschungsthemen
  • Praktische Übungen und Tool-Demonstrationen: Vertiefung des neu erlernten Wissens – mit und ohne PC

 

Die Veranstaltung richtet sich an Fachkräfte sowie IT-Experten und -Expertinnen, die die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für die automatisierte Analyse von Texten verstehen und vertiefen möchten (für Einsteiger geeignet).

 

Wissenschaftliche Ansprechpartner:
Matthias Engelbach
Angewandte KI
Fraunhofer IAO
Nobelstraße 12
70569 Stuttgart
Telefon +49 711 970-5211
E-Mail: matthias.engelbach@iao.fraunhofer.de

Jens Drawehn
Angewandte KI
Fraunhofer IAO
Nobelstraße 12
70569 Stuttgart
Telefon +49 711 970-2407
E-Mail: jens.drawehn@iao.fraunhofer.de

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Veranstalter:in

Fraunhofer IAO, Stuttgart

Vorverkauf

Die Teilnahmegebühr für die Veranstaltung beträgt 745 € pro Person. Sonderkonditionen: Jede weitere teilnehmende Person eines Unternehmens erhält einen Rabatt von 100 €

Stornierung
bis 26.03.2024 | 75 €
ab 27.03.2024 | volle Teilnahmegebühr

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