- Lecturer: Graf Michael
- Lecturer: Graf Michael
- Lecturer: Brunner Juergen
- Lecturer: Gorecki Mateusz
- Lecturer: Rezagholi Sharwin
- Lecturer: Knapp Bernhard
- Lecturer: Breddy Julian
- Lecturer: Führer Marius
- Lecturer: Groemer Lukas
- Lecturer: Kayali Fares
- Lecturer: Knapp Bernhard
- Lecturer: Konrad Jürgen
- Lecturer: Momeni-Ortner Elaheh
- Lecturer: Nimmervoll Alexander
- Lecturer: Petz Markus
- Lecturer: Quas Christoph
- Lecturer: Rezagholi Sharwin
Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit Natural Language Processing.
Dabei werden Verfahren zur Verarbeitung von Sprachdaten behandelt.
Hierbei werden Standard-Algorithmen als auch die neuesten Modelle aus
der Forschung verwendet. Zusätzlich wird die explorative Datenanalyse
und verschiedene Möglichkeiten zur Textverarbeitung durchgeführt.
Die Studierenden werden jede Woche Inhalte zu den Themen der nächsten Vorlesung als Selbststudium bekommen (Buchkapitel, Online Tutorials). Diese werden mit Präsentationen und Slides die folgende Woche besprochen. Zusätzlich sollen die Studierenden sich ein Projektthema und eine Fragestellung zu den vorgestellten Anwendungsszenarien aussuchen und Kleingruppen bilden. Jede Woche gibt es zu den Themen Übungen, die auch teilweise vor Ort gemeinsam erarbeitet werden (die Übungen müssen nicht wöchentlich abgegeben werden, sondern sind Teil des Kleinprojekts). Am Ende wird das Projekt jeder Gruppe in einer Präsentation vorgestellt.
Lernziele:
- einen Überblick über relevante Methoden der Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung und Sprachsynthese zu geben sowie Funktionen eines realen Anwendungsszenarios zu implementieren.
- Ein NLP Modul unter Verwendung von ausgewählten Standardbibliotheken in Python zu entwickeln und die Qualität der Lösung zu erheben.
- Lecturer: Schuetz Mina