MLU
INF.06540.03 - Natural Language Processing (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
INF.06540.03 5 CP
Modulbezeichnung Natural Language Processing
Modulcode INF.06540.03
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Informatik
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Datenbanken und Informationssysteme
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `eHumanities`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (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, Akkreditierungsfassung gültig ab SS 2021 > Informatics
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Prof. Dr. Matthias Hagen
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
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.
Modulinhalte
  • 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.
Lehrveranstaltungsformen Vorlesung (2 SWS)
Übung (2 SWS)
Kursus
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul jedes Sommersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points 5 CP
Modulabschlussnote LV 1: %; LV 2: %; LV 3: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs 1
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung Workload Summe
LV 1 Vorlesung Vorlesung 2 0
LV 2 Übung Übung 2 0
LV 3 Kursus Selbststudium 0
Workload modulbezogen 150 150
Workload Modul insgesamt 150
Prüfung Prüfungsvorleistung Prüfungsform
LV 1
LV 2
LV 3
Gesamtmodul
Erfolgreiches Lösen und Vorstellen von Übungs- und Programmieraufgaben
mdl./schrft./elektr.
Wiederholungsprüfung
Regularien Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1 Sommersemester Nein %
LV 2 Sommersemester Nein %
LV 3 Sommersemester Nein %