Moses - Natural Language Processing

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Modul / Version
#41047 / #1

Gültigkeit
Seit SoSe 2022

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Natural Language Processing

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Möller, Sebastian

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34355300 FG S-Professur Quality and Usability

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 6-7

Ansprechpartner*in
Jettkowski, Tobias

E-Mail-Adresse
module@qu.tu-berlin.de

Webseite

https://www.tu.berlin/qu/studium-und-lehre/lehrangebot/

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Lernergebnisse

The students gain fundamental knowledge of using machine learning methods to process natural language and understanding of different tasks and techniques in natural language processing. It includes knowledge about the advantages and disadvantages of different NLP technologies and also the knowledge of interpreting results of an NLP system. Moreover, the course teaches the evaluation metrics for different NLP tasks like text classification, named entity recognition and keyphrase extraction.

Lehrinhalte

Current fundamental topics in natural language processing are presented in the course. This includes text pre-processing steps, text vectorization and language models. Moreover, different tasks in NLP like text classification, keyphrase extraction, named entity recognition and machine translation and also the evaluation metrics for theses tasks are discussed in the course. The course includes practical project work to apply the taught models on real problems; therefore, basic knowledge of python and machine learning is recommended.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Natural Language Processing	IV		SoSe	en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Natural Language Processing (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Presence time	12.0	4.0h	48.0h
Project	2.0	20.0h	40.0h
Pre-/post-work (including homework)	15.0	4.0h	60.0h
Preparation for written test	1.0	30.0h	30.0h
			178.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 178.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Studying the online video on the learning platform. Discussion about the topic and questions on the forum and doing the quizzes and projects.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Basic knowledge in python programming and machine learning is recommended.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable assessment) Project results	50	praktisch	approx. 20 pages
(Examination) Written test	50	schriftlich	50 min

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Portfolio examination, consisting of practical project work and one written test. Project: project assignments should be solved and submitted by the deadlines, during the semester. Written test: A written test.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 50.

Anmeldeformalitäten

The lecturer has to be contacted to enroll in the course. This can be done before or in the first meeting, as specified on the web site of the course. The registration for the examination can be done in QISPOS after the enrollment.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	26	SoSe 2022	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	28	SoSe 2022	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	16	SoSe 2022	SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)	1	9	SoSe 2022	SoSe 2025
Medieninformatik (M. Sc.)	1	7	SoSe 2022	SoSe 2025
Medientechnik (M. Sc.)	1	8	WiSe 2023/24	SoSe 2025

Language of the module is English. The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Sonstiges

Keine Angabe