| Allgemeine Angaben |
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| Seminar: NLP for Software Engineering (IN0014, IN2107, IN4405) | | |
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| Angaben zur Abhaltung |
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Natural Language Processing beschäftigt sich mit der automatischen Analyse von natürlicher Sprache. Anwendungen sind beispielsweise die Extraktion von Informationen aus großen Textmengen, die automatische Übersetzung oder automatische Dialogsysteme. In den letzten Jahren hat das Feld durch das aufkommen von Deep-Learning Techniken einen weiteren Schub erhalten wodurch zahlreiche NLP Aufgaben inzwischen mit hoher Qualität gelöst werden können. Aber auch klassische, bewährte NLP Techniken sind weiterhin im Einsatz.
In diesem Seminar wollen wir uns einige Anwendungsfelder für NLP ansehen. Der Fokus des Seminars sind dabei weniger die Grundlagen des NLP sondern mehr ihre Anwendung. Anhand von konkreten Daten und Aufgabenstellungen sollen NLP Techniken ausprobiert und das Ergebnis bewertet werden. Im Rahmen der Seminararbeit und des Seminarvortrags werden die Techniken sowie das Ergebnis der Anwendung vorgestellt. Neben allgemeinen Anwendungfällen sollen insbesondere Möglichkeiten untersucht werden, wie NLP Techniken im Rahmen des Software bzw. Requirements-Engineering genutzt werden können. |
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| Basis-Kenntnisse NLP, Maschinen Learning, Deep Learning |
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Blockunterricht, Konferenz-Style mit Vorträgen und Praxisanteil |
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| Für die Anmeldung zur Teilnahme müssen Sie sich in TUMonline als Studierende*r identifizieren. |
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| Zusatzinformationen |
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https://wwwbroy.in.tum.de/lehre/seminare/WS2021/NLP/
Vorbesprechung am Mittwoch 08.07.2020, 13:00h, virtuell
Zoom-Meeting beitreten
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+49 30 5679 5800 Deutschland
+49 695 050 2596 Deutschland
+1 312 626 6799 Vereinigte Staaten von Amerika (Chicago)
+1 346 248 7799 Vereinigte Staaten von Amerika (Houston)
+1 646 558 8656 Vereinigte Staaten von Amerika (New York)
+1 669 900 9128 Vereinigte Staaten von Amerika (San Jose)
+1 253 215 8782 Vereinigte Staaten von Amerika (Tacoma)
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Über SIP beitreten
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Westen)
162.255.36.11 (USA
Osten)
213.19.144.110 (Europa
Naher Osten und Afrika (EMEA))
Passwort: 1234
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