Lehrende: Prof. Dr. Christian Biemann
Veranstaltungsart: Vorlesung
Anzeige im Stundenplan: LT - VL
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 3,0
Unterrichtssprache: Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 40
Weitere Informationen: Unterrichtssprache: Englisch, englische Materialien. Voraussetzungen für die Teilnahme: Benötigt: Informatikausbildung auf BA-Niveau Von Vorteil: - Basiswissen maschinelles Lernen - Basiswissen Statistik
Kommentare/ Inhalte: Die Veranstaltung vermittelt detaillierte Einsichten in statistische Methoden, welche in sprachverarbeitenden Systemen eingesetzt werden. Dies beinhaltet generelle überwachte und unüberwachte Ansätze des maschinellen Lernens, sowie im Speziellen Methoden für Text- und Sprachverarbeitung. Zentrale Inhalte: - Formale Sprachen und Automaten - Computer-Morphologie - Sequenz-Tagging - Topic Modelling - Statistische Maschinelle Übersetzung - Graph-Basierte Methoden - Distributionelle Semantik - Wortbedeutung und deren Disambiguierung
Lernziel: Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie - statistische Methoden der Sprachtechnologie im Detail verstehen - methodologische Forschung im Bereich Sprachtechnologie durchführen - den Nutzen von NLP in Endanwendungen analysieren und evaluieren.
Vorgehen: - Vorlesung und Übung mit Hausübungen - Übungen beinhalten Bleistift-und-Papier-Aufgaben, kleine Programmieraufgaben und Anwendung existierender Software
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen: - Schriftliche Prüfung - Sprache: Englisch - Voraussetzung: 50% der Übungspunkte
