LERNZIELE
- 4 Stunden Praxiswissen
- Interagiere live mit den Experten
- Teilnahme einfach im Browser
- mit vielen Beispielen und praktischen Übungen
- alle Materialien zum Download
INHALT
Wir zeigen dir, wie du Sentence Embeddings einsetzt. Als Beispielanwendungen kommen Information Retrieval und Question Answering zum Einsatz. Mit Ähnlichkeitsanalyse kannst du Texte semantisch vergleichen. Schließlich lernst du txtai als semantische Suchmaschine kennen.
AGENDA
- Teil 1: Sentence Embeddings
- Teil 2: Ähnlichkeitsanalyse
- Teil 3: Bi-Encoder und Cross-Encoder
- Teil 4: Deep Passage Retrieval
- Teil 5: txtai als semantische Suchmaschine
VORAUSSETZUNGEN
Grundlagen in Machine Learning werden vorausgesetzt.
DEIN EXPERTE
Prof. Dr. Christian Winkler ist Co-Gründer der datanizing GmbH und beschäftigt sich seit 20 Jahren mit künstlicher Intelligenz, speziell mit der automatisierten Analyse natürlich-sprachiger Texte (Natural Language Processing). Er forscht und publiziert zu diesem Thema und ist regelmäßig Sprecher auf Machine-Learning-Konferenzen. Als Professor an der TH Nürnberg konzentriert er sich bei seiner Forschung auf die Optimierung von User Experience mithilfe moderner Verfahren.