Eine Einführung in die Computerverarbeitung geschriebener natürlicher Sprache, die Kernkonzepte, Modelle und Algorithmen für die Analyse und Verarbeitung natürlichsprachlicher Daten behandelt, zeitgenössische NLP-Systeme erforscht und ihre Stärken, Grenzen und Anwendungen diskutiert.

Untersucht, warum Computer-Sprachverarbeitung ein wichtiges und schwieriges Problem ist, und untersucht die Sprachdarstellung im artikulatorischen, akustischen und auditiven Bereich. Verfolgt einen multidisziplinären Ansatz, der sich auf Linguistik, Phonetik und Psychoakustik stützt und auf den Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung basiert.

Stellt die Prinzipien der Sprachtechnologie vor, einschließlich der automatischen Spracherkennung mithilfe statistischer Modellierung, Sprachsynthese und Text-zu-Sprache-Methoden in gesprochenen Sprachsystemen. Beinhaltet Projektarbeit, die die Implementierung und Bewertung eines Sprachtechnologiegeräts umfasst.

Behandelt Kerntechnologien, die der modernen künstlichen Intelligenz zugrunde liegen, führt statistisches maschinelles Lernen und probabilistische Modellierung sowie deren Anwendung zur Beschreibung realer Phänomene ein. Bietet Grundlagen zu modernsten Algorithmen, die es Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen.

Stellt grundlegende Konzepte der Textverarbeitung in natürlicher Sprache vor, behandelt Techniken für den Umgang mit Textkorpora und die Untersuchung von Systemen, die eine automatisierte Verarbeitung großer Textmengen erfordern. Der Schwerpunkt liegt auf modernen quantitativen Techniken zur Textanalyse und Modellen zur Informationsgewinnung aus Texten.

Ein forschungsgeleitetes Einzelprojekt unter der Leitung eines Mitarbeiters, abgeschlossen im Sommer. Sie können aus einem breiten Themenspektrum in Bereichen wie maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung oder Spracherkennung wählen und haben die Möglichkeit, innerhalb der Universität oder bei einem Industriepartner zu arbeiten.