Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik III
Der Semesterbeginn wurde verschoben. Über Terminplan und Form der Veranstaltung wird so bald wie möglich im moodle informiert.
Diese Veranstaltung besteht aus zwei Teilen:
- Vorlesung und Klausur Mathematische Grundlagen III (Dr. Maria Staudte)
- Vorlesung und Klausur Statistics Lab (Prof. Verena Wolf)
Zur Erreichung eines Prüfungsergebnisses ist für Studierende der Computerlinguistik vorgesehen:
- Teilnahme an Vorlesung und bestandene Klausur Mathematische Grundlagen III sowie
- Teilnahme an Vorlesung und bestandene Klausur Statistics Lab
Vorlesung Mathematische Grundlagen III:
Leitung: Dr. Maria Staudte
Ort: C7.3, Seminarraum 1.12
Zeit: mittwochs, 10:15 - 11:45 Uhr
Beginn: ....... wird später bekannt gegeben, voraussichtl. erst ab 06. Mai 2020
Vorlesung und Tutorium Statistics Lab:
siehe CMS-Seite von Prof. Verena Wolf
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Geeignet für: Ziel B.Sc. in Computerlinguistik
Erreichbare Credit Points: 9 CP
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A n k ü n d i g u n g e n
- Anmeldungen zu Vorlesungen mit Übungen bzw. Tutorium
Alle Informationen zur Vorlesung "Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik III" (Dr. Staudte) finden Sie auf der Moodleseite des Kurses. Melden Sie sich unverzüglich hier an: Moodle.
Alle Informationen zur Vorlesung "Statistics Lab" (Prof. Verena Wolf) finden Sie auf der CMS-Seite des Kurses. Auch hier müssen Sie sich anmelden.
- Anmeldungen zu Klausuren
Durch Anmeldung zur Klausur in "Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik III" (Dr. Staudte) sind Sie gleichzeitig angemeldet zur Klausur in "Statistics Lab" (Prof. Verena Wolf).
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I n h a l t d e r V o r l e s u n g Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik III (Algorithmen)
(Vorlesung und Klausur in Deutsch)
Veranstaltung Nr. 121395 im Vorlesungsverzeichnis SS2020
Die Vorlesung führt in die Grundlagen der statistischen Sprachverarbeitung ein.
Themen sind:
- Hidden Markkov Models, Viterbi Algorithmus
- Probabilistische Kontextfreie Grammatiken
- Entropie und deren Anwendung in der Computerlinguistik und (Psycho)linguistik
- Maschinelle Lernverfahren: Naive Bayes, Decision Trees, Clustering
In der Vorlesung werden teilweise auch Übungen integriert sein, mit Besprechung der Übungsblätter und als allgemeine Fragestunde zur Vorlesung.
I n h a l t d e r V o r l e s u n g Statistics Lab
(Vorlesung in Deutsch. Script und Klausur in Englisch)
Veranstaltung Nr. 123821 im Vorlesungsverzeichnis SS2020
Ziel dieser Vorlesung ist die Vermittlung grundlegender Kenntnisse der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Zusätzlich lernen die Teilnehmer grundlegende statistische Analysen mit Hilfe von Python durchzuführen.
Themen sind:
- Descriptive Statistics and Visualizations in Python
- Probabilities and Discrete Random Variables
- Continuous Random Variables and Laws of Large Numbers
- Parameter Estimation
- Statistical Testing
- Computer Simulations and Monte Carlo Methods
Die Vorlesung beinhaltet Tutorien.
Last modified 2020-03-10 by gabi
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