Introduction to Deep Learning and Natural Language Processing

Modulnummer: Q08-021
Englischer Titel: Introduction to Deep Learning and Natural Language Processing
Leistungspunkte: 8
Lehrperson: Akbik

Empfohlene Vorkenntnisse

- Good Python coding skills
- Basic knowledge in machine learning

Zwingende Voraussetzungen

- None

Inhalt

In this course, we give an in-depth introduction to Deep Learning-based Natural
Language Processing. The course begins with an introduction to deep learning and
PyTorch basics, then introduces various NLP tasks (sequence labeling, full text
classification, language modeling, machine translation, text generation) as well
as neural architectures to address these tasks. These include feed-forward neural
networks, recurrent neural networks, attention and transformer-based architectures.
Towards the end of the course, we will discuss a sample of current approaches in
research involving for instance LLMs or resource-efficient machine learning.

Erforderliche Arbeitsleistungen für LP-Vergabe und Prüfungszulassung

- completion of regular homework assignments (mostly coding)

Lehrveranstaltungen

5

Geben Sie dabei jeweils hinter der Aufteilung der SWS auch die Aufteilung der
Leistungspunkte gemäß LP (s.o.) inklusive der Modulabschlussprüfung (MAP) an ]]

Vorlesung: 3 SWS 4 LP
Übung: 2 SWS 3 LP
MAP: 1LP

Zugeordneter Vertiefungsschwerpunkt

Algorithmen und Modelle: nein
Modellbasierte Systementwicklung: nein
Daten- und Wissensmanagement: ja
Ohne Vertiefungsschwerpunkt: nein

Sprache im Modul

Deutsch: nein
Englisch: ja

Angeboten für Studiengänge

M. Sc.: ja
M. Ed.: ja
Wirtschaftsmaster: ja

Angeboten im

Wintersemester: ja
Sommersemester: nein

Turnus

Jedes Jahr