Neuronale Methoden haben sich in den vergangenen Jahren zum dominierenden Paradigma in der maschinellen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) entwickelt, und stellen heute den State-of-the-Art in einer Vielzahl von unterschiedlichen NLP-Tasks dar. Gleichzeitig erlaubt ihr datengetriebener Ansatz, dass allgemeinere Arten von Netzwerk-Architekturen für unterschiedliche Problemstellungen verwendet werden können. In diesem Seminar wird die Anwendung und Implementation von neuronalen Netzwerken in der computerlinguistischen Forschung betrachtet. Wir wenden unterschiedliche Arten von neuronalen Netzen auf ausgewählte Probleme in der Verarbeitung von natürlicher Sprache an und analysieren ihre jeweiligen Vor- und Nachteile.
Im Vordergrund der Veranstaltung steht die praktische Anwendung, um relevante Programmiertechniken mit Python und dem Framework PyTorch zu erlernen.
Grundsätzliche Fähigkeiten in der Programmierung mit Python werden vorausgesetzt.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
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wöchentlich | Mi | 8-10 | U2-139 | 08.04.-19.07.2024
nicht am: 01.05.24 |
Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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23-LIN-Inf Computerlinguistische Grundlagen für Informatik-Studierende | Veranstaltung aus dem Bereich computerlinguistische Grundlagen | Studienleistung
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Studieninformation |
Veranstaltung aus dem Bereich computerlinguistische Grundlagen | Studienleistung
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Studieninformation | |
Veranstaltung aus dem Bereich computerlinguistische Grundlagen | Studienleistung
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Studieninformation | |
- | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
23-LIN-MaCL-MethAngewCL Methoden der angewandten Computerlinguistik | Lehrveranstaltung 2 | Studienleistung
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Studieninformation |
39-M-Inf-INT-adv Advanced Interaction Technology | Advanced Interaction Technology: Seminar 1 | Studienleistung
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Studieninformation |
Advanced Interaction Technology: Seminar 2 | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Für den Erhalt der Studienleistung müssen regelmäßig (wöchentliche) Programmieraufgaben mit erkennbarem Bemühen bearbeitet werden.
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: