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Introduction to Natural Language Processing - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 3313071
Semester SoSe 2024 SWS 2
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Keine Angabe

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Fr. 13:00 bis 15:00 wöch 0115 (Hörsaal)
Stockwerk: EG


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RudCh26-Modul 1 Erwin-Schrödinger-Zentrum - Rudower Chaussee 26 (RUD26)

Außenbereich nutzbar Innenbereich nutzbar Parkplatz vorhanden Leitsystem im Außenbereich Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
Akbik findet statt     1000
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Akbik, Alan, Professor
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Education (BS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (GYM)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISG)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2018 )   -  
Master of Education (ISG)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2018 )   -  
Master of Science  Informatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik
Inhalt
Kommentar

Natural language processing (NLP) is the study of computational models of human language, with the ultimate goal of enabling machines to understand and use human language. Due to the presumed connection between human intelligence and human language use, NLP is a core field within artificial intelligence (AI) and currently the focus of significant scientific research, technology development and public interest. The advent of deep learning has seen progress in NLP accelerate over the past years, with numerous major scientific breakthroughs.

This class provides an introductory overview of NLP. We will introduce a range of different NLP tasks such as information extraction, document classification, sequence labeling, machine translation and question-answering, and use these tasks to discuss common challenges and solutions in NLP. This will include methods to learn word and sentence representations, as well as neural architectures for NLP. Since deep learning is now crucial to NLP, the course will include an introduction into the deep learning framework PyTorch. Students will put the covered topics into practice in weekly implementation assigments in Python.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2024. Aktuelles Semester: WiSe 2024/25.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin