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Natural Language Processing with Deep Learning - Detailseite

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 5250017
Semester WiSe 2025/26 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist - Eine Belegung ist online erforderlich Zentrale Frist    01.07.2025 - 08.10.2025    aktuell
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan		 Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Do. 10:00 bis 12:00 wöch 16.10.2025 bis 12.02.2026  004 (Seminarraum)
Stockwerk: EG

alttext alttext 		Uni3b__Institutsgebäude - Universitätsstraße 3b (UNI 3)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich 		Kordoni findet statt     35
Gruppe 1:
Wechseln zu: jetzt belegen / abmelden


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Kordoni, Evangelia , PD Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Arts  Englisch Kernfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2017 )   4  -  
Bachelor of Arts  Englisch Kernfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2017 )   4  -  
Bachelor of Arts  Englisch Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2017 )   4  -  
Bachelor of Arts  Englisch Zweitfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2017 )   4  -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Sprach- und literaturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Anglistik und Amerikanistik
Inhalt
Kommentar

Natural language processing (NLP) deals with the analysis of human language — or data that resembles human language — in the way that it is written, spoken, and organized. Natural language processing (NLP) or computational linguistics is one of the most important technologies of our information age. Applications of NLP are everywhere because people communicate almost everything in language: web search, advertising, emails, customer service, language translation, virtual agents, medical reports, politics, etc. In the 2010s, deep learning (or neural network) approaches obtained very high performance across many different NLP tasks, using single end-to-end neural models that did not require traditional, task-specific feature engineering. In the 2020s amazing further progress was made through the scaling of Large Language Models, such as ChatGPT. In this course, students will gain a thorough introduction to both the basics of Deep Learning for NLP and the latest cutting-edge research on Large Language Models (LLMs). Through lectures, assignments and/or a final project, students will learn the necessary skills to understand and also implement, if wished, their own neural network models.

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 3 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2025/26 gefunden:

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