Natural Language Processing

Worum geht's

Du erhältst eine fundierte Einführung in moderne Natural Language Processing (NLP)-Methoden. Am Ende kennst du zentrale Konzepte, Algorithmen und Modelle vom Tokenizing über Parsing, Embeddings und NER bis zu modernen neuronalen Ansätzen und kannst wissenschaftliche Publikationen der Disziplin lesen, analysieren und für eigene Projekte oder Abschlussarbeiten einordnen.

Was du danach kannst

Wesentliche Konzepte, Algorithmen und Modelle der modernen NLP reproduzieren
Wissenschaftliche Publikationen im Gebiet verstehen und kritisch bewerten
NLP-Methoden auf Problemstellungen in Forschung oder beruflichen Projekten anwenden beurteilen
Vorbereitung auf die praktische Anwendung in einem Master Lab (Design/Implementierung neuronaler Architekturen)

Aus was das Modul besteht

VorlesungVermittlung der theoretischen Konzepte, Algorithmen und Modelle; Basis für Selbststudium und Prüfungsvorbereitung

Lehrmethode

Vorlesungen und VorlesungsaufzeichnungenPräsentation der Inhalte; ermöglichen, moderne Konzepte und Methoden kennenzulernen
Selbststudium (Folien, Aufzeichnungen, Hintergrundliteratur)Vertiefung und Nachbereitung der Vorlesungsinhalte zur Erreichung der Lernziele

Termine

VorlesungNatural Language Processing (IN2361)2 Gruppen zur Wahl

AFr.14:00–16:00
102, Hörsaal 2, "Interims I" (5620.01.102)
15× · 16.10.–05.02.
- 16.10.
- 23.10.
- 30.10.
- 06.11.
- 13.11.
- 20.11.
- 27.11.
- 04.12.
- 11.12.
- 18.12.
- 08.01.
- 15.01.
- 22.01.
- 29.01.
- 05.02.
BMi.14:15–16:00
102, Hörsaal 2, "Interims I" (5620.01.102)
15× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 28.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

Filter