Universität Wien
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136040 VU Practical Machine Learning for Natural Language Processing (2025S)

10.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 13 - Europäische und Vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Di 04.03. 09:45-11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 06.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 11.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 13.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 18.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 20.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 25.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 27.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 01.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 03.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 08.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 10.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 29.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 06.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 08.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 13.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 15.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 20.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 22.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 27.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 03.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 05.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 10.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 12.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 17.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 24.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Donnerstag 26.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In dieser Vorlesung werden grundlegende Algorithmen des maschinellen Lernens in Python implementiert und auf Probleme der Verarbeitung natürlicher Sprache angewendet. Der Fokus liegt dabei auf Vektor-Repräsentationen von Texten, und die Methoden reichen von der Textklassifizierung mit dem Perzeptron-Algorithmus, über Wortvektoren bis hin zu einfachen neuronalen Netzwerken.
Es werden Grundkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sich diese schnell anzueignen, vorausgesetzt (die grundlegenden Kontroll- und Datenstrukturen, wie z.B. Klassendefinitionen oder Dictionaries). Die Sprache der Vorlesung ist Englisch.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Während des Semesters müssen die Teilnehmenden Programmierübungen und Moodle-Aufgaben abgeben. Am Ende des Semesters findet eine schriftliche Abschlussprüfung statt.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Es wird ein gewichteter Durchschnitt der erreichbaren Punkte aus Programmierübungen (Gewicht: 20%), Moodle-Aufgaben (Gewicht: 20%) und schriftlicher Abschlussprüfung (Gewicht: 60%) gebildet. Der Kurs ist bei 50% oder mehr des maximal erreichbaren Punktedurchschnitts bestanden.

Prüfungsstoff

Kenntnisse über die in der Vorlesung behandelten Algorithmen und Machine-learning Verfahren, sowie deren in der Übung behandelten Anwendung und Implementierung.

Literatur

“Marc Pilgrim: Dive into Python”
https://diveintopython3.problemsolving.io/

“Hal Daume: A course in machine learning”
Kapitel 4,5,7,10
http://ciml.info/

“Goldberg & Levy: word2vec Explained: deriving Mikolov et al.'s negative-sampling word-embedding method”
https://arxiv.org/abs/1402.3722

“Christopher Olah’s blog”
http://colah.github.io/

“Goodfellow et al.: Deep Learning”
(advanced)
https://www.deeplearningbook.org/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

S-DH Cluster I: Language and Literature

Letzte Änderung: Mo 20.01.2025 16:45