252-3005-00L  Natural Language Processing

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeR. Cotterell
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarNumber of participants limited to 400.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
252-3005-00 VNatural Language Processing2 Std.
Mi12:15-14:00HG E 7 »
R. Cotterell
252-3005-00 UNatural Language Processing1 Std.
Do17:15-18:00CAB G 11 »
Fr11:15-12:00CAB G 11 »
R. Cotterell
252-3005-00 ANatural Language Processing1 Std.R. Cotterell

Katalogdaten

KurzbeschreibungThis course presents topics in natural language processing with an emphasis on modern techniques, primarily focusing on statistical and deep learning approaches. The course provides an overview of the primary areas of research in language processing as well as a detailed exploration of the models and techniques used both in research and in commercial natural language systems.
LernzielThe objective of the course is to learn the basic concepts in the statistical processing of natural languages. The course will be project-oriented so that the students can also gain hands-on experience with state-of-the-art tools and techniques.
InhaltThis course presents an introduction to general topics and techniques used in natural language processing today, primarily focusing on statistical approaches. The course provides an overview of the primary areas of research in language processing as well as a detailed exploration of the models and techniques used both in research and in commercial natural language systems.
LiteraturJacob Eisenstein: Introduction to Natural Language Processing (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte5 KP
PrüfendeR. Cotterell
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 120 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusGrade: 70% exam, 30% mandatory project.
Hilfsmittel schriftlichTwo A4-pages (i.e. one A4-sheet of paper), either handwritten or 11 point minimum font size.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
LiteraturIntroduction to Natural Language Processing - Jacob Eisenstein
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzeMaximal 400
WartelisteBis 13.03.2021

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikFokusfächer und WahlfächerWInformation
DAS in Data ScienceMachine Learning and Artificial IntelligenceWInformation
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Information SystemsWInformation
Informatik MasterWahlfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Informatik MasterErgänzung in Machine LearningWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation
Statistik MasterStatistische und mathematische FächerWInformation
Statistik MasterFachbezogene WahlfächerWInformation