136040 VU Practical Machine Learning for Natural Language Processing (2022S)
10.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 13 - Finno-Ugristik, Nederlandistik, Skandinavistik und Vergl.Literaturw.
Continuous assessment of course work
Labels
MIXED
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 07.02.2022 08:00 to Th 24.02.2022 23:59
- Deregistration possible until Th 31.03.2022 23:59
Details
max. 25 participants
Language: English
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Thursday 03.03.2022 11:30 -13:00 ONLINE (See Moodle link)
Tuesday 08.03.2022 09:45 -11:15 ONLINE (See Moodle link)
Thursday 10.03.2022 11:30 -13:00 ONLINE (See Moodle link)
Tuesday 15.03.2022 09:45 -11:15 ONLINE (See Moodle link)
Thursday 17.03.2022 11:30 -13:00 ONLINE (See Moodle link)
Tuesday
01.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
03.03.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
08.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
10.03.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
15.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
17.03.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
22.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
24.03.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
29.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
31.03.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
05.04.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
07.04.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
26.04.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
28.04.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
03.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
05.05.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
10.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
12.05.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
17.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
19.05.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
24.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Tuesday
31.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
02.06.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Thursday
09.06.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
14.06.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Tuesday
21.06.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
23.06.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Tuesday
28.06.
09:45 - 11:15
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Thursday
30.06.
11:30 - 13:00
Seminarraum 17, Kolingasse 14-16, OG02
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Wird noch im Hinblick auf die Pandemie-Situation fesgelegt, z.B. regelmäßige Aufgaben während des Semesters und virtuelle mündliche Prüfung am Ende.
Minimum requirements and assessment criteria
Regelmäßige Bearbeitung von Aufgaben während des Semesters, und Erreichen einer Mindespunktezahl in einer Prüfung.
Examination topics
Kenntnisse über die in der Vorlesung behandelten Algorithmen und Machine-learning Verfahren, sowie deren in der Übung behandelten Anwendung und Implementierung.
Reading list
“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/“Keras Developer Guides”
https://keras.io/guides/
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/“Keras Developer Guides”
https://keras.io/guides/
Association in the course directory
S-DH (Cluster I: Language and Literature)
Last modified: Mo 28.02.2022 20:08
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 Deutsch bzw. Englisch (je nach Dozent*in).