Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Introduction to Natural Language Processing:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Introduction to Natural Language Processing | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | The course does not require any previous knowledge. Python familiarity will be useful. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To understand the methods used to solve practical problems of NLP, in particular, information retrieval summarization, machine translation |
| C-2 | To apply the existing NLP libraries, determine the advantages and disadvantages of different systems, evaluate and compare the results |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Python - accessing and processing text | 4 |
| T-L-2 | Python - text categorizing and tagging | 2 |
| T-L-3 | Text classification | 6 |
| T-L-4 | Extracting information from text | 4 |
| T-L-5 | Sentence analyzis | 4 |
| T-L-6 | Grammar analyzis | 5 |
| T-L-7 | Semantics analysis | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Text processing: regular expressions, tokenization, sentesces segmentation; n-gram language models | 4 |
| T-W-2 | Naïve bayes and logistics regression – text calssicication | 4 |
| T-W-3 | Lexical semantics, words as vectors, | 3 |
| T-W-4 | Artifiacl neural networks | 3 |
| T-W-5 | Tagging, Hidden Markov Models | 3 |
| T-W-6 | Recursive neural network | 3 |
| T-W-7 | Encoder- decoder networks, or sequence-to-sequence models | 3 |
| T-W-8 | Parsing | 2 |
| T-W-9 | Question Ansewring, Dialog, Chatbots | 5 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Class attendance | 30 |
| A-L-2 | Example implementation | 15 |
| A-L-3 | Additional excercises. | 15 |
| A-L-4 | Homeworks | 15 |
| 75 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Lecture attendance | 30 |
| A-W-2 | Reading literature on the subject | 20 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lectures presentation |
| M-2 | Discussion |
| M-3 | Developing software in Python |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Testing of knowledge through a multiple choice test |
| S-2 | Ocena formująca: Continuous assessment |
| S-3 | Ocena formująca: Project work |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_W01 Student understand the basics of natural language processing (NLP). Has a knowladge on language modeling, text classification, summarization, and machine translation. | — | — | C-1 | T-W-9, T-W-1, T-W-7, T-W-8, T-W-6, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_U01 Students will learn how to use existing NLP libraries and software packages but also the mathematical models underlying computational linguistics. | — | — | C-2 | T-L-3, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-L-4, T-L-6 | M-3 | S-3, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_W01 Student understand the basics of natural language processing (NLP). Has a knowladge on language modeling, text classification, summarization, and machine translation. | 2,0 | |
| 3,0 | Studen understand basic definitions and algorithms in NLP | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_U01 Students will learn how to use existing NLP libraries and software packages but also the mathematical models underlying computational linguistics. | 2,0 | |
| 3,0 | Performance of tasks and projects at a sufficient level | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Jurafsky, D., Martin, J., Speech and language processing: An introduction to speech recognition, computational linguistics and natural language processing, Prentice Hall, 2008
- Bird, S., Klein, E., Loper, E, Natural language processing with Python, O'Reilly Media, Inc., 2009