| Uitgebreide vaknaam |
Language Technology Project |
| Leerdoelen |
Na afloop van deze cursus zijn studenten in staat een uitdaging op het gebied van natuurlijke taalverwerking aan te pakken, een oplossing te implementeren en hun oplossing kritisch te beoordelen in het licht van recente onderzoekspapers over natuurlijke taalverwerking. |
| Omschrijving |
In deze projectgebaseerde cursus gaan studenten aan de slag met een uitdaging op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Een challenge is een praktische taak in NLP gerelateerd aan een bepaald onderzoeksonderwerp. De taak wordt meestal geleverd met datasets voor training, evenals een precieze evaluatiemetriek. Het is de bedoeling dat studenten zich vertrouwd maken met een gekozen onderzoeksonderwerp, een oplossing implementeren en het resultaat kritisch presenteren in een term paper. De cursus is een mix van lezingen, oefeningen en projectmatig werk. De focus van deze cursus ligt op deep learning (neurale netwerken) voor NLP. |
| Uren per week |
2 |
| Onderwijsvorm |
werkcollege
|
| Toetsvorm |
presentatie, werkstuk(ken)
|
| Vaksoort |
master
|
| Coördinator |
K.I.J. Al Khatib, PhD.
|
| Docent(en) |
K.I.J. Al Khatib, PhD.
|
| Verplichte literatuur |
| Titel |
Auteur |
ISBN |
Prijs |
| A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing (available on arXiv) |
Yoav Goldberg |
|
|
| selected research articles |
|
|
|
|
| Entreevoorwaarden |
Bachelor Informatiekunde of bachelor Kunstmatige Intelligentie of vergelijkbare opleiding op bachelor-niveau.
Volwassenheid in computationele linguïstiek, d.w.z. vertrouwdheid met de basisconcepten van computationele linguïstiek en machinaal leren, maar er zal ook tijd zijn om af en toe onbekende concepten te herzien. |
| Opmerkingen |
|
| Opgenomen in |
|
Login
English
Nederlands