Methoden des Deep Learnings haben in den letzten Jahren klassische Verfahren des maschinellen Lernens in vielen Bereichen überflügelt. Neben Computer-Vision ist das auch in den Bereichen Natural Language Processing und Textmining mehr und mehr der Fall. Wir möchten in dieser Veranstaltung eine Einführung in grundlegende Konzepte des Deep Learnings im Bereich Text Mining geben. Anhand praktischer Beispiele werden Word Embeddings und Recurrent Neural Networks als zentrale Methoden vorgestellt. Des weiteren befassen wir uns mit fortgeschrittenen Themen, wie beispielsweise Attention-based Networks oder generativem Deep Learning.
Wir haben den Kurs so gestaltet, dass wir wärend der Vorlesung immer wieder praktische Übungen machen werden. Das Mitbringen eines eigenen Laptops wird daher empfohlen.
Um das theoretische Wissen der Vorlesung zu verfestigen und auf die Klausur vorzubereiten wird es insgesamt 3 Übungsblätter geben. Jedes Übungsblatt wird auch eine praktische Programmieraufgabe beinhalten, welche die Anwendung von Deep Learning für Text Mining in den Mittelpunkt stellt.