510.607 (22S) Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2)
Überblick
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Introduction to Natural Language Processing
- LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
- Anmeldungen 8 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 01.03.2022
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Am Ende der Lehrveranstaltung sollten die KursteilnehmerInnen einen guten Überblick über diverse Teilbereiche der Computerlinguistik besitzen.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Online Vorlesungen und Übungen (Übungen werden nicht bewertet, sondern dienen als Klausurvorbereitung).
Inhalt/e
Die Computerlinguistik ist eine Teildisziplin des großen Feldes der 'Künstlichen Intelligenz'. Primäre Aufgabe von computerlinguistischen Algorithmen und Werkzeugen ist, unstrukturierte Textdaten in Wissen (strukturierte Daten) umzuwandeln. In dieser LV werden wir uns weitere Themenbereiche anschauen, die im ersten Teil der Vorlesung aus dem vergangenen Wintersemester noch nicht behandelt wurden. Sie umfassen u.a.:
Information Retrieval
Neuronale Netze
Clustering & Word Embeddings
Semantik
Korpuslinguistik
In diesem zweiten Teil der Vorlesung werden wir uns vor allem auf statistische Methoden konzentrieren, die in der Computerlinguistik in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen haben.
Erwartete Vorkenntnisse
Für Teilnehmer dieses Fortsetzungskurses ist die erfolgreiche Teilnahme am ersten Teil nicht unbedingt erforderlich. Kenntnisse über formale Methoden (z.B. Statistik), wie sie im ersten Teil vermittelt wurden, werden allerdings vorausgesetzt. (Die Unterlagen aus dem ersten Teil der Vorlesung werden zur Referenz ebenfalls zur Verfügung gestellt.)
Intendierte Lernergebnisse
At the end of this course, students should have a good overview of most subareas in computational linguistics.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
online lectures and exercises (exercises will not be graded; they serve as a preparation for the exam.)
Inhalt/e
Computational Linguistics (CL) is a sub-discipline of the large field of 'artificial intelligence'. The primary task of CL-algorithms and tools is to convert unstructured text data into knowledge (structured data). In this course we will discuss topics that have not yet been addressed in the first part of this course held in the previous winter semester. These topics include:
information retrieval
neural networks
clustering & word embeddings
semantics
corpus linguistics
We will focus on statistical methods since they have become increasingly important in CL.
Erwartete Vorkenntnisse
Participants of this follow-up course do not have to have attended the first part of the course in the previous semester. However, basic knowledge in formal methods (e.g. statistics), as they have been introduced in the first part of the course are required. (Participants of the follow-up course will also be provided with all course materials from the previous course as a reference.)
Prüfungsinformationen
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
Keine Änderungen
Prüfungsmethode/n
schriftliche Klausur (ROPE)
Prüfungsinhalt/e
Die Inhalte, die im Rahmen der Vorlesung und Übungen vermittelt werden.
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur.
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
No changes due to covid.
Prüfungsmethode/n
written exam (ROPE)
Prüfungsinhalt/e
all contents conveyed in the lectures and exercises
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
successful passing the written exam
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 19W.2)
-
Fach: Artificial Intelligence
(Wahlfach)
-
8.1 Artificial Intelligence (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS) Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
-
8.1 Artificial Intelligence (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Artificial Intelligence
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 19W.2)
-
Fach: Semantic Systems and Natural Language Processing
(Wahlfach)
-
8.7 Semantic Systems and Natural Language Processing (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS) Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
-
8.7 Semantic Systems and Natural Language Processing (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Semantic Systems and Natural Language Processing
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Germanistik
(SKZ: 617, Version: 15W.1)
-
Fach: Freie Wahlfächer
(Freifach)
-
FW Freie Wahlfächer (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
FW Freie Wahlfächer (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Freie Wahlfächer
(Freifach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Human-Centered Computing (Psychologie für HCC)
(Wahlfach)
-
1.6 Einführung in Natural Language Processing (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS) Absolvierung im 3. Semester empfohlen
-
1.6 Einführung in Natural Language Processing (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Fach: Human-Centered Computing (Psychologie für HCC)
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Human-Centered Computing (Gender Studies und Technikfolgenabschätzung)
(Wahlfach)
-
1.6 Einführung in Natural Language Processing (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS) Absolvierung im 3. Semester empfohlen
-
1.6 Einführung in Natural Language Processing (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Fach: Human-Centered Computing (Gender Studies und Technikfolgenabschätzung)
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
-
5.4 Einführung in Natural Language Processing (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
5.4 Einführung in Natural Language Processing (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
- Masterstudium Germanistik
(SKZ: 817, Version: 15W.2)
-
Fach: Freie Wahlfächer
(Freifach)
-
Freie Wahlfächer (
0.0h XX / 6.0 ECTS)
- 510.607 Einführung in die Computerlinguistik (Teil 2) (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Freie Wahlfächer (
0.0h XX / 6.0 ECTS)
-
Fach: Freie Wahlfächer
(Freifach)