Kursplan för Maskininlärning i språkteknologi

Machine Learning in Language Technology

Det finns en senare version av kursplanen.

Kursplan

  • 7,5 högskolepoäng
  • Kurskod: 5LN454
  • Utbildningsnivå: Grundnivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Språkteknologi G1F

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (G), väl godkänd (VG)
  • Inrättad: 2012-03-16
  • Inrättad av: Institutionsstyrelsen
  • Gäller från: VT 2012
  • Behörighet:

    Matematik för språkteknologer eller motsvarande

  • Ansvarig institution: Institutionen för lingvistik och filologi

Beslut och riktlinjer

Kursen ges inom termin 3 på språkteknologiprogrammet och som fristående kurs.

Mål

Efter avslutad kurs skall studenten för att förtjäna betyget Godkänd minst kunna:

  1. tillämpa grundläggande maskininlärningsprinciper på språkliga data;
  2. tillämpa metoder för att utvärdera maskininlärningsbaserade systems prestanda inom språkteknologin;
  3. använda standardmjukvaror för maskininlärning;
  4. tillämpa linjära modeller för enkel och strukturerad klassifikation;
  5. tillämpa klustringstekniker på språkliga data.

Innehåll

Se målen.

Undervisning

Undervisningen sker i form av lektioner och laborationer under handledning.

Examination

Kunskapskontroll sker genom muntligt och/eller skriftligt redovisade laborativa uppgifter och/eller skriftliga prov. Läraren kan som del av examinationen kräva obligatorisk närvaro och aktivt deltagande vid undervisningsmoment. Formerna för examination meddelas skriftligen av kursansvarig vid kursens start.

Versioner av kursplanen

Litteratur

Litteraturlista

Gäller från: VT 2012

I bibliotekets söktjänst kan du se om en titel finns elektroniskt.

Alpayden, Ethem (2010) Introduction to Machine Learning. Second Edition. MIT Press. Daumé III, Hal (2012) A Course in Machine Learning. (Nätpublikation.)

Skriv ut kursplan och litteraturlista
Skriv ut