Maschinelles Lernen ist ein zentrales Verfahren in der computerlinguistischen Forschung und vielen sprachtechnologischen Anwendungen. In den letzten Jahren wurden hier vor allem mit sogenannten neuronalen Netzen bzw. Methoden des Deep Learning Fortschritte erzielt. Dieses Seminar führt anhand von Sprachmodellen in verschiedenen Verfahren und Architekturen für Sprachverabeitung mit maschinellem Lernen ein. Wir beschäftigen uns mit grundlegenden Typen von neuronalen Netzen, Feed-forward-Netzen, rekurrenten Netzen und Transformern, und besprechen deren Anwendung auf das Problem der Sprachmodellierung. Außerdem reflektieren, evaluieren und analysieren wir diese verschiedenen Modelle aus linguistischer Sicht und im Hinblick auf verschiedene linguistische Phänomenbereiche.
Notwendige Voraussetzungen:
- Programmieren mit Python
Empfohlene Vorkenntnisse:
- Einführung in die Computerlinguistik, o.ä.
- Grundwissen im maschinellen Lernen/statistische Sprachverarbeitung: besonders empfohlen wird hier der Kurs "Methoden der angewandten Computerlinguistik" (BA Computerlinguistik), der theoretische und praktische Grundkenntnisse in diesem Bereich vermittelt
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Di | 14-16 | X-E0-216 | 08.04.-19.07.2024 |
Module | Course | Requirements | |
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23-LIN-Inf Computerlinguistische Grundlagen für Informatik-Studierende | Veranstaltung aus dem Bereich computerlinguistische Grundlagen | Study requirement
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Student information |
Veranstaltung aus dem Bereich computerlinguistische Grundlagen | Study requirement
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Veranstaltung aus dem Bereich computerlinguistische Grundlagen | Study requirement
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- | Graded examination | Student information | |
23-LIN-MaCL-MethAngewCL Methoden der angewandten Computerlinguistik | Lehrveranstaltung 1 | Study requirement
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Student information |
Lehrveranstaltung 2 | Study requirement
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Student information | |
39-M-Inf-INT-adv Advanced Interaction Technology | Advanced Interaction Technology: Seminar 1 | Study requirement
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Student information |
Advanced Interaction Technology: Seminar 2 | Graded examination
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
A corresponding course offer for this course already exists in the e-learning system. Teaching staff can store materials relating to teaching courses there: