Nummer

INFO-4193
Titel

Natural Language Processing
Lehrform(en)

Vorlesung, Übung
ECTS 6
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
180 h
Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS
Selbststudium:
120 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Im Sommersemester
Unterrichtssprache Englisch
Prüfungsform

Mündliche Prüfung (im Falle einer großen Teilnehmerzahl schriftliche Prüfung); Übungspunkte können als Bonus in die Benotung einfließen.

Inhalt

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing; NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das auf das Verständnis und die automatische Generierung von Texten für verschiedene Anwendungen abzielt, wie z. B. die Klassifikation von Dokumenten, die Analyse von Stimmungen, die Zusammenfassung von Texten, die Spracherkennung, usw. In dieser Vorlesung werden NLP-Themen behandelt wie n-gram Modelle, Word Embeddings, Bag-of-Words Darstellungen für die Dokumentenklassifizierung, Klassifikatoren, Tokenisierung, Part-of-Speech Tagging, Matrixfaktorisierung und Themenmodellierung, Deep Learning für die Sprachverarbeitung, Transformer Modelle, Sprachmodelle und Texterzeugung und schließlich Anwendungen wie Dokumentenzusammenfassung, maschinelle Übersetzung oder Fragenbeantwortung.

Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen das Spektrum von Themen in NLP, von grundlegenden bis hin zu fortgeschrittenen Themen. Sie sind in der Lage, Datensätze aus Textdokumenten zu analysieren und darunterliegende Muster zu identifizieren sowie Klassifikationsmodelle, Textgenererierungsmodelle und moderne NLP Anwendungen zu erzeugen. Durch praktische Übungen sind die Studierenden in der Lage, praktische Probleme bei der Anwendung von NLP eigenständig zu lösen.

Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in Eickhoff
Literatur / Sonstiges

Verwendete Programmiersprache: Python

Zuletzt angeboten nicht bekannt
Geplant für Sommersemester 2024
Zugeordnete Studienbereiche INFO-INFO, INFO-PRAK, MEDI-APPL, MEDI-HCI, MEDI-INFO, MEDI-MEDI, MEDI-MMT, ML-CS, ML-DIV