07

März 2018
Erster Workshop

Ziel dieses Workshops war es, eine gemeinsame Basis zwischen den unterschiedlichen Branchen zu schaffen und erste Visionen zu formulieren.

Zu den Ergebnissen

11

April 2018
Zweiter Workshop

Ziel des zweiten Workshops war es, eine ganzheitliche Betrachtung von Gamification im Life Science Kontext zu ermöglichen. Dafür wurde – aufbauend auf dem ersten Workshop – die User Experience (UX), d.h. die Nutzererfahrung, in den Mittelpunkt gerückt.

Zu den Ergebnissen

27

Juni 2018
Dritter Workshop

In einem eintägigen Simulations-Workshop werden wir gemeinsam ihre Gamification Konzepte in regulierten Arbeitswelten entwickeln. Vision trifft auf Wirklichkeit: Realitätsnah mit Argumentationshilfen gegenüber den Entscheidern.

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Unsere Idee:

Komplexität in hochregulierten Arbeitswelten
spielend beherrschbar machen.

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Veranstaltungsbeschreibung

113449a Natural Language Processing

Zuletzt geändert:12.07.2024 / Maucher
EDV-Nr:113449a
Studiengänge: Medieninformatik (Bachelor, 7 Semester), Prüfungsleistung im Modul Natural Language Processing in Semester 3 4 6 7
Häufigkeit: nur WS
Dozent:
Sprache: Deutsch
Art: -
Umfang: 2 SWS
ECTS-Punkte: 3
Workload: Lecture:
15 x 2 SWS = 22.5 hours
Pre- and Postprocessing:
15 x 2 SWS = 22.5 hours
Exam preparation:
5 days, 8 hours/day = 40 hours
Overall Workload =85 hours
Prüfungsform:
Beschreibung: Large Language Models (LLMs) wie chatGPT oder Llama3 fallen in den Fachbereich Natural Language Processing (NLP). Allgemein entwickelt NLP Verfahren mit denen Computer (Maschinen) befähigt werden Texte in natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren. Bekannte NLP Anwendungen sind Chatbots, Information Retrieval (Suchmaschinen), Retrieval Augmented Generation (RAG), automatische Übersetzung, Textzusammenfassung, Textklassifikation, Textgenerierung, Named Entity Recognition, Entity Relation Extraction, Syntaktische und Semantische Analyse u.v.m. Die Vorlesungsinhalte sind:
  • Einführung:Was ist NLP, NLP Anwendungen, Konzepte und Herangehensweisen
  • Zugriff auf Texte:Zugriff auf Textdateien, Webseiten, Pdf-Dokumente u.s.w.
  • Text Preprocessing:Segmentierung, Normalisierung, Korrektur
  • Repräsentationen von Wörtern und Texten:Bag-of-Word Modell und Vektor Embeddings
  • Textklassifikation:Herkömmlich mit BoW und herkömmlichen Machine Learning Verfahren
  • Neuronale NetzeMulti-Layer Perceptron (kurzes Recap der KI-Vorlesung), Rekurrente Neuronale Netze, LSTMs, 1D-CNNs
  • TransformerAttention, Self-Attention, Encoder-Decoder Architekturen, Transformer
  • Large Language Models (LLMS):BERT, chatGPT, etc.
  • LLM Anwendungen:Retrieval Augemented Generation (RAG), LLM Finetuning
Die Vorlesung behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen, als auch die Implementierung in Python.
Internet: Homepage der Vorlesung

    Termine

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