392196 Deep Learning for Natural Language Processing (V) (SoSe 2026)
Inhalt, Kommentar
-
This seminars involves the creation of effective systems for the processing of text by means of statistical methods. There will be significant challenge in integrating these components into a scalable system that can handle the large amount of data required to obtain high accuracy. In addition to the technical challenges in this course, the students will be required to read recent research papers related to the task and integrate these results into their solutions.
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
|---|---|---|---|---|---|
| wöchentlich | Mi | 08-10 | 13.04.-24.07.2026 |
Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing Statistical Natural Language Processing | Introduction to Statistical Natural Language Processing | Studieninformation | |
| - | unbenotete Prüfungsleistung benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
| 39-Inf-WP-DS Data Science (Basis) Data Science (Basis) | Einführende Vorlesung | Studieninformation | |
| - | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
| 39-Inf-WP-KI Künstliche Intelligenz (Basis) Künstliche Intelligenz (Basis) | Einführende Vorlesung | Studieninformation | |
| - | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
| 39-M-Inf-AI-bas Basics of Artificial Intelligence Basics of Artificial Intelligence | Basics of Artificial Intelligence: Vorlesung | Studieninformation | |
| - | unbenotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
| 39-M-Inf-TMKD Text Mining and Knowledge Discovery Text Mining and Knowledge Discovery | Text Mining and Knowledge Discovery | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
- Adresse:
- SS2026_392196@ekvv.uni-bielefeld.de
- Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
- Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_669989236@ekvv.uni-bielefeld.de
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Dienstag, 20. Januar 2026
- Letzte Änderung Zeiten:
- Dienstag, 20. Januar 2026
- Letzte Änderung Räume:
- Dienstag, 20. Januar 2026
- Art(en) / SWS
- Vorlesung (V) / 2
- Sprache
- Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
- Einrichtung
- Technische Fakultät
- Fragen oder Korrekturen?
- Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
- Planungshilfen
- Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
- Link auf diese Veranstaltung
- Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
- Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
- https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=669989236
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