Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 4,20,70zaliczenie
wykładyW1 30 1,80,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1The course does not require any previous knowledge. Python familiarity will be useful.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To understand the methods used to solve practical problems of NLP, in particular, information retrieval summarization, machine translation
C-2To 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Python - accessing and processing text4
T-L-2Python - text categorizing and tagging2
T-L-3Text classification6
T-L-4Extracting information from text4
T-L-5Sentence analyzis4
T-L-6Grammar analyzis5
T-L-7Semantics analysis5
30
wykłady
T-W-1Text processing: regular expressions, tokenization, sentesces segmentation; n-gram language models4
T-W-2Naïve bayes and logistics regression – text calssicication4
T-W-3Lexical semantics, words as vectors,3
T-W-4Artifiacl neural networks3
T-W-5Tagging, Hidden Markov Models3
T-W-6Recursive neural network3
T-W-7Encoder- decoder networks, or sequence-to-sequence models3
T-W-8Parsing2
T-W-9Question Ansewring, Dialog, Chatbots5
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Class attendance30
A-L-2Example implementation60
A-L-3Additional excercises.20
A-L-4Homeworks15
125
wykłady
A-W-1Lecture attendance30
A-W-2Reading literature on the subject23
53

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lectures presentation
M-2Discussion
M-3Developing software in Python

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Testing of knowledge through a multiple choice test
S-2Ocena formująca: Continuous assessment
S-3Ocena formująca: Project work

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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.		——————

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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.		——————

Literatura podstawowa

  1. Jurafsky, D., Martin, J., Speech and language processing: An introduction to speech recognition, computational linguistics and natural language processing, Prentice Hall, 2008
  2. Bird, S., Klein, E., Loper, E, Natural language processing with Python, O'Reilly Media, Inc., 2009

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Python - accessing and processing text4
T-L-2Python - text categorizing and tagging2
T-L-3Text classification6
T-L-4Extracting information from text4
T-L-5Sentence analyzis4
T-L-6Grammar analyzis5
T-L-7Semantics analysis5
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Text processing: regular expressions, tokenization, sentesces segmentation; n-gram language models4
T-W-2Naïve bayes and logistics regression – text calssicication4
T-W-3Lexical semantics, words as vectors,3
T-W-4Artifiacl neural networks3
T-W-5Tagging, Hidden Markov Models3
T-W-6Recursive neural network3
T-W-7Encoder- decoder networks, or sequence-to-sequence models3
T-W-8Parsing2
T-W-9Question Ansewring, Dialog, Chatbots5
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Class attendance30
A-L-2Example implementation60
A-L-3Additional excercises.20
A-L-4Homeworks15
125
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lecture attendance30
A-W-2Reading literature on the subject23
53
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_W01Student understand the basics of natural language processing (NLP). Has a knowladge on language modeling, text classification, summarization, and machine translation.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_U01Students will learn how to use existing NLP libraries and software packages but also the mathematical models underlying computational linguistics.