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Hauptseminar: Automatische Analyse von Texten aus sozialen Medien - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Hauptseminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 4380 Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 18 Max. Teilnehmer/-innen 20
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Manuell(am_ersten_Termin) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache deutsch
Anwesenheitspflicht Ja (mind. 80%) (?)
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 13.09.2023 - 26.10.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende 1. Woche 28.10.2023 - 03.11.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende 2. Woche 28.10.2023 - 10.11.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Anmeldung zweite Runde II (Einzelvergabe) 28.10.2023 - 09.11.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 10:15 bis 11:45 s.t. wöchentlich 30.10.2023 bis 12.02.2024  Altbau Bühler-Campus - BC.L.0.41 (Multimedia-Bühne) Raumplan Schäfer      
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 10:30 bis 11:30 s.t. Einzeltermin am 28.02.2024 Neubau Bühler-Campus - BC.LN.0.14 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 13:15 bis 14:15 s.t. Einzeltermin am 28.02.2024 Neubau Bühler-Campus - BC.LN.0.14 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Do. 10:15 bis 15:30 s.t. Einzeltermin am 29.02.2024 Neubau Bühler-Campus - BC.LN.0.04 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 09:45 bis 15:15 s.t. Einzeltermin am 01.03.2024 Neubau Bühler-Campus - BC.LN.0.04 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Schäfer, Johannes , MSc verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.A. IIM-IW 4
Master M.A. IIM SWIK 4
Master M.Sc. Informationsmanagm. 4
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIW-HSCLV Lehrveranstaltung IW4-4 / IMIT, TM: Hauptseminar Computerlinguistische Verfahren
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Informatik
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inst. für Informationswissenschaft und Sprachtechnologie
Inhalt
Lerninhalte

Der Fokus dieser Lehrveranstaltung liegt auf den computerlinguistischen Verfahren zur Analyse von Texten in sozialen Medien.

Zu Beginn werden wir generell die Besonderheiten dieser Daten (von verschiedenen Quellen, in deutscher und englischer Sprache) und daraus möglicherweise resultierende Schwierigkeiten für maschinelle Sprachverarbeitungen diskutieren. Wir werden gemeinsam aktuelle Forschungsartikel erschließen, in denen Werkzeuge und Verfahren auf diese spezielle Textsorte/Themengebiete angewandt werden.

In diesem Semester liegt der Fokus auf der Analyse von Daten mit Large Language Models (also großen Sprachmodellen, wie z.B. diverse GPT-Modelle). Hier betrachten wir z.B. Methoden für das Prompt Engineering, angewandt im Zero- oder Few-Shot Learning für Textklassifikationen.

Es geht in diesem Seminar nicht darum, solche Methoden zu entwickeln/programmieren, sondern Sie lernen Besonderheiten/Probleme von existierenden Ansätzen zu erkennen und diese zu bewerten. Wir werden uns allerdings schon anschauen, wie man solche Methoden in der Praxis anwendet. In weiterführenden Forschungsarbeiten (z.B. Masterarbeit, Hiwi-job, Doktorandenstelle) können Sie dann Möglichkeiten entwickeln, um diese zu verbessern.

Zielgruppe

Master IIM, Master IMIT


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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