cla2019.github.io

Computerlinguistische Anwendungen

Anwendung maschineller Lernverfahren in Python

Sommersemester 2019

Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung, LMU München


Ergebnisse der Klausur vom 25.7. (Für Studierende, die der Veröffentlichung zugestimmt haben. Alle anderen müssen warten, bis die Noten im Prüfungsamt eingetragen sind - entsprechende Email-Anfragen bleiben unbeantwortet.) Klausureinsicht: Dienstag, 6.8., 9:00, Raum C 105

Die Klausur findet am Donnerstag den 25.7.2019 von 14 bis 16 statt. Es sind keine Hilfsmittel erlaubt. Studierende mit Informatik als Hauptfach melden sich bitte bis Montag, 22.7., über das Webformular an.


Sie erreichen den Dozenten und die Tutoren unter:

cla2019 [at] cis [dot] uni [minus] muenchen [dot] de

Anmeldung zur Vorlesung:

Für die Übungen benötigen Sie einen GitLab Account des IFI: Mehr Informationen

Übungen werden in Teams aus 2 oder 3 Teilnehmern gebildet. Sie können ein Team hier anmelden: Webformular

Ausgabe neues Übungsblatt: Mittwochs nach der Übung
Abgabe-Deadline altes Übungsblatt: Mittwochs vor der Übung 14:00 Uhr

Date slides homework materials
      PyCharm Intro (optional, jedoch vorteilhaft zur Übungsbearbeitung),
Tips (Coding Basics)
24.04. Course Overview;
Machine Learning Basics;


Einführung in Git;
Unittest;
Übung1




Homework 1
Hal Daume (pdf),


enron.tgz
25.04. Perzeptron    
01.05. Feiertag/ Tag der Arbeit    
02.05. Naive Bayes   Literatur: Jurafsky&Martin (pdf)
08.05. Naive Bayes (ctd.) Homework 2 Übungsfragen in Moodle (freiwillig); Einschreibeschlüssel: cla2019moodle
09.05. Paraphrase detection; Scikit-learn; Numpy    
15.05. Scikit-learn; Numpy (ctd.) Homework 3 paraphrases.tgz
16.05. MaxEnt Classificator;
SVM
   
22.05. Wort-Repräsentationen 1 Homework 4  
23.05. Wortrepräsentationen 1 (ctd.)    
29.05. Representation learning for NLP Homework 5  
30.05. Feiertag/ Christi Himmelfahrt    
05.06. Übung und Vorlesung fallen aus    
06.06. Word-Embeddings durch Matrix-Faktorisierung    
12.06. Implementierung Homework 6 Solution Code Snippet
13.06. Skipgram (Word2Vec); Implementierung   Wikipedia word space; Tensorflow Projector
19.06. Skipgram (Word2Vec), Implementierung (ctd.) Homework 7  
20.06. Feiertag/ Fronleichnam    
26.06. Applications of word vectors    
27.06. Applications of word vectors (ctd.) Homework 8 entities_types.tgz
03.07. Neural networks; Keras    
04.07. Keras (ctd.); CNNs for images (.pptx) (.pdf); CNNs for Text    
10.07. CNNs (ctd) Homework 9 Probeklausur;
Hinweis: Aufgabe 9 kann ausgelassen werden (nicht Stoff der VL)
11.07. Representation learning for NLP;
Fragestunde zum Stoff der Vorlesung
   
17.07. Fragestunde    
18.07. Besprechung der Probeklausur    
24.07. Keine Übung/Vorlesung. </br> Stattdessen Sprechstunde 14:00-15:00 in Raum C 105 möglich.    
25.07. Klausur