FI:PA164 Learning and natural language - Informace o předmětu

PA164 Machine learning and natural language processing

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD (přednášející)
RNDr. Ondřej Sotolář (pomocník)

Garance

doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Po 23. 9. až Pá 22. 11. Po 14:00–15:50 C525, Po 25. 11. až Po 9. 12. Po 14:00–15:50 S215; a Po 16. 12. 14:00–15:50 A320

• Rozvrh seminárních/paralelních skupin:

PA164/01: St 25. 9. až St 18. 12. každou lichou středu 18:00–19:50 A320, V. Nováček

Předpoklady

Předpokládá se základní znalost strojového učení v rozsahu předmětu IB031, počítačové lingvistiky v rozsahu PA153 a neuronových sítí v rozsahu PV021. Výuka probíhá v angličitně (v češtině jen pokud s tím studující souhlasí). Výstupy studentů mohou být anglicky, česky nebo slovensky (v jiném jazyce jen pokud s tím vyučující souhlasí).

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Analýza a zpracování obrazu (program FI, N-VIZ)
• Bioinformatika a systémová biologie (program FI, N-UIZD)
• Computer Games Development (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Graphics and Visualisation (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Networks and Communications (program FI, N-PSKB_A)
• Cybersecurity Management (program FI, N-RSSS_A)
• Diskrétní algoritmy a modely (program FI, N-TEI)
• Formální analýza počítačových systémů (program FI, N-TEI)
• Grafický design (program FI, N-VIZ)
• Graphic Design (program FI, N-VIZ_A)
• Hardware Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Hardwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Image Processing and Analysis (program FI, N-VIZ_A)
• Informační bezpečnost (program FI, N-PSKB)
• Information Security (program FI, N-PSKB_A)
• Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely (program FI, N-TEI)
• Počítačová grafika a vizualizace (program FI, N-VIZ)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-PSKB)
• Principy programovacích jazyků (program FI, N-TEI)
• Řízení kyberbezpečnosti (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje služeb (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje softwarových systémů (program FI, N-RSSS)
• Services Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Software Systems Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Softwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Strojové učení a umělá inteligence (program FI, N-UIZD)
• Vývoj počítačových her (program FI, N-VIZ)
• Zpracování a analýza rozsáhlých dat (program FI, N-UIZD)
• Zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-UIZD)

Cíle předmětu

Student získá přehled o metodách a nástrojích strojového učení pro analýzy přirozeného jazyka (text mining, natural language learning). Na konci tohoto kurzu bude student schopen použít získané znalosti pro vytvoření systémů pro analýzu textu pomocí metod strojového učení. Bude schopen porozumět vědeckým pracem z tohoto oboru.

Výstupy z učení

Student bude schopen
- předzpracovat textová data pro text mining;
- vytvořit systém pro analýzu textu pomocí metod strojového učení;
- porozumět vědeckým pracem z tohoto oboru;
- napsat technickou zprávu z této oblasti.

Osnova

• Přehled kurzu, ukázka pipeline (před)zpracování textu
• Rychlý a špinavý úvod do ML
• Distribuční sémantika, LSA, slovní vložky
• Hluboké neuronové sítě pro NLP
• Jazykové modely a jejich aplikace
• AutoML pro NLP
• Studentská posterová sekce (sekce), včetně rozsáhlé zpětné vazby během práce studentů a její prezentace
• Příklad aplikace: analýza sentimentu
• Příklad aplikace: získávání znalostí z textu
• Zvané přednášk(y) mezinárodních odborníků o různých aplikacích ML v oblasti NLP
• Prezentace závěrečného projektu

Literatura

doporučená literatura
• Charu C. Aggarwal, Machine Learning for Text. Springer 2018
• MANNING, Christopher D. a Hinrich SCHÜTZE. Foundations of statistical natural language processing. Cambridge: MIT Press, 1999, xxxvii, 68. ISBN 0-262-13360-1. info
• LIU, Bing. Web data mining : exploring hyperlinks, contents, and usage data. Berlin: Springer, 2007, xix, 532. ISBN 9783540378815. info

neurčeno
• Mining text data. Edited by Charu C. Aggarwal - ChengXiang Zhai. New York: Springer Science+Business Media, 2012, xi, 522. ISBN 9781461432227. info

Výukové metody

přednáška následovaná samostatnou prací a praktickými ukázkami ve cvičeních, řešení projektu

Metody hodnocení

Písemná příprava na zkoušku, ústní zkouška. Součástí ukončení jsou prezentace projektu.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/podzim2024/PA164