INF.06540.03 - Natural Language Processing (Complete module description)

INF.06540.03	5 CP
Module label	Natural Language Processing
Module code	INF.06540.03
Semester of first implementation
Faculty/Institute	Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters	Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Datenbanken und Informationssysteme Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `eHumanities` Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen` Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Datenbanken und Informationssysteme` International Area Studies - Global Change Geography (MA120 LP) (Master) > Geographie/Erdkunde IntArStudGlobChaGeoMA120, Version of accreditation (SS 2021 - SoSe 2025) > Informatics
Responsible person for this module
Further responsible persons	Prof. Dr. Matthias Hagen
Prerequisites
Skills to be acquired in this module	Studierende sollen durch dieses Modul folgende Kompetenzen erwerben: Sie kennen die verschiedenen Bereiche der Linguistik wie etwa Syntax, Semantik und Pragmatik und können Problemstellungen des Natural Language Processing in diese Bereiche einordnen. Sie kennen die grundlegenden Algorithmen und Verfahren des Maschinellen Lernens und können diese im Kontext des Natural Language Processings zum Einsatz bringen. Sie können Konzepte und Methoden des Natural Language Processing definieren und diese darüber hinaus anwenden, um für gegebene Natural-Language-Processing-Problemstellungen geeignete Lösungsverfahren zu entwickeln. Sie sind in der Lage, die Qualität eines Ansatzes zur Lösung eines Natural-Language-Processing-Problems zu evaluieren und so wohlinformierte Entscheidungen über den Einsatz verschiedener Methoden des Natural Language Processings zu treffen. Sie können praktische Gesichtspunkte für die Verbesserung von Systemen zum Natural Language Processing analysieren und so einschätzen, welche Lösungsmöglichkeiten am erfolgversprechendsten in konkreten Szenarien sind. Sie sind in der Lage, selbstständig aktuelle Ansätze aus der Forschung zum Natural Language Processing zu reproduzieren und darauf aufbauend eigene Verfahren für vorgegebene Problemstellungen zu entwickeln.
Module contents	In der Vorlesung werden Methoden des Natural Language Processing (NLP) zur Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Textdaten im / aus dem Web und zur Analyse von Online-Inhalten als wertvolle Ressourcen vermittelt.
Forms of instruction	Lecture (2 SWS) Exercises (2 SWS) Course
Languages of instruction	German, English
Duration (semesters)	1 Semester Semester
Module frequency	jedes Sommersemester
Module capacity	unrestricted
Time of examination
Credit points	5 CP
Share on module final degree	Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %.
Share of module grade on the course of study's final grade	1

Module course label	Course type	Course title	SWS	Workload of independent learning	Sum workload
Course 1	Lecture	Vorlesung	2		0
Course 2	Exercises	Übung	2		0
Course 3	Course	Selbststudium			0
Workload by module				150	150
Total module workload					150

Examination	Exam prerequisites	Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Final exam of module	Erfolgreiches Lösen und Vorstellen von Übungs- und Programmieraufgaben	mdl./schrft./elektr.
Exam repetition information

Prerequisites and conditions	Frequency	Compulsory attendance	Share on module grade in percent
Course 1	Summer semester	No	%
Course 2	Summer semester	No	%
Course 3	Summer semester	No	%