Am Ende dieses Kurses sind die Lernenden in der Lage, Konzepte der Sentimentnalyse zu erklären, Vorverarbeitungstechniken anzuwenden und LSTM-Modelle mit Keras in Google Colab zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren. Dieser projektbasierte Kurs führt die Lernenden Schritt für Schritt durch den kompletten Workflow der Sentimentnalyse unter Verwendung des IMDB-Datensatzes. Beginnend mit dem Einrichten der Colab-Umgebung und dem Herunterladen von Daten werden die Lernenden Textsequenzen durch Tokenisierung und Auffüllen vorbereiten. Anschließend werden die Grundlagen von Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerken vorgestellt, bevor einfache und komplexe Rekurrente neuronale Netzwerke (RNN) erstellt, trainiert und evaluiert werden. Die Teilnehmer üben auch, Ergebnisse zu zeichnen und die Stimmung von Filmrezensionen vorherzusagen, um ihre Fähigkeiten im Bereich des Deep Learning zu stärken. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein praktischer Ansatz: Jedes Konzept ist direkt mit der praktischen Umsetzung in Python verknüpft, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer nicht nur die Theorie verstehen, sondern auch praktische Erfahrungen im Code sammeln. Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Textdaten zu analysieren, Rekurrente neuronale Netze (RNN) zu optimieren und Deep Learning für NLP-Aufgaben sicher anzuwenden.