Machine Learning for Natural Language Processing

Corona-Hinweise

Bitte Beachten:

Aufgrund der aktuellen Umstände wird die Vorlesung auf Online-Lehre umgestellt.
Sie finden alle aktuellen Informationen der Veranstaltung auf WueCampus2.
Bitte schreiben Sie sich über den obigen Link frühzeitig in WueCampus2 ein, um Zugriff auf den Kurs, aber auch E-Mails mit wichtigen Ankündigungen erhalten zu können.

Vorlesung
Die Vorlesung wird zur ursprünglich geplanten Zeit (donnerstags von 12:15 bis 13:45) über ZOOM gehalten.
Links zur Teilnahme an jedem Vorlesungstermin werden rechtzeitig in WueCampus2 bereitgestellt.
Bitte stellen Sie sicher dass ZOOM auf Ihrem System funktioniert (siehe unten), damit Sie ohne Probleme an der Erstveranstaltung am 23.4. teilnehmen können.
In der Erstveranstaltung werden wir einige Zeit damit verbringen die Technik des Systems zu testen, um einen korrekten Ablauf der kommenden Vorlesungen sicherzustellen, sowie alle wichtigen organisatorischen Informationen für den Ablauf des Semesters teilen.

Übungen
Der Übungsbetrieb wird auch über ZOOM stattfinden. Bitte stellen Sie für eine bessere Betreuung sicher, dass Sie eine Kamera zur Verfügung haben (ggf über Handy). Das genaue Übungsformat wird wie gehabt während der Erstveranstaltung bekanntgegeben.

Prüfung
Es wird am Ende des Semesters eine Prüfung stattfinden. Form, Ablauf und genauer Zeitpunkt müssen allerdings noch erarbeitet werden, und werden baldmöglichst über WueCampus2 bekannt gegeben.

ZOOM
ZOOM benötigt einen vorinstallierten Client, der unter https://zoom.us/download verfügbar ist. Ein Account wird zur Teilnahme allerdings nicht benötigt. ZOOM ist außerdem auch auf Android und IOS verfügbar.
(ZOOM funktioniert auch im Browser. Diese Variante können wir aber aufgrund der schlechteren Performance nicht empfehlen.)

Aktuelle Details werden im Ankündigungsforum des WueCampus2 Kurses geteilt.
Bleiben Sie gesund!

This lecture provides an introduction to advanced topics in the area of Natural language processing, with a focus on Deep Learning-based methods.

Some topics of the lecture are:

Neural Networks