Kurzus nemzetközi vendég- és részidős hallgatóknak

Kar

Informatikai Kar

Szervezet

IK Adattudományi és Adattechnológiai Tanszék

Kód

IPM-24ATTME

Cím

Szövegbányászat Ea.

Tervezett félév

Őszi

ECTS

3

Nyelv

Oktatás célja

tudása Tisztában van az elemzéshez, modellezéshez használt aktuális technológiák működésével és képes azok valós körülmények között történő alkalmazására nagy mennyiségű adat esetében is. Ismeri a nagymennyiségű adatok tárolására, feldolgozására és vizualizációjára szolgáló technikákat, tisztában van az egyes eszközrendszerek tulajdonságaival. Ismeri az adattudomány főbb alkalmazási területeit, az ezekhez kötődő problémákat és a megoldási lehetőségek főbb irányait, a kapcsolódó technikák alkalmazási korlátait. összefüggéseket tud teremteni az egyes adattípusok között, képes az adatok transzformációján alapuló információ-kinyerésre és feladatmegoldásra multidiszciplináris környezetben is. képességei Képes az előírt feladathoz tartozó nyers adat transzformációs lépéseinek megalkotására. Képes az adatokat kontextusba helyezve más információkkal összekapcsolni, egyesítve különböző modalitásokat. Ismeri az adatelemek közötti függőségi viszonyokat és az adatok strukturálhatóságát, típusait. A technológia változása esetén képes az adatelemzési stratégiát a technológiától függetleníteni. Képes nagy mennyiségű adat hatékony vizualizációjára, az eredmények interpretálására. Képes a rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl eredeti ötleteket felvetni. attitűd Figyelemmel kíséri az adattudomány és a kapcsolódó szakterületek elsősorban matematikai, statisztikai, informatikai vonatkozású, valamint mesterséges intelligenciával kapcsolatos legújabb eredményeit és törekszik arra, hogy ezeket saját fejlődésének szolgálatába állítsa. Hitelesen képviseli szakmáját és mutatja be munkájának eredményeit. autonómiája és felelőssége Nagy figyelmet fordít feladatainak precíz elvégzésre és a határidők pontos betartására, illetve betartatására. Felelősen, az aktuális szabályozásnak megfelelően kezeli a rábízott érzékeny, esetlegesen bizalmas adatokat.

Tantárgy tartalma

Bevezetés a szövegfeldolgozásba Szöveg reprezentáció Nyelvi modellezés Szöveg osztályozás Neurális hálók a szövegfeldogozásban Figyelem alapú modellezés

Számonkérés és értékelés

A hallgatóknak a félév során el kell végezniük és be kell nyújtaniuk a gyakorlati féléves projektmunkát. A félév végén a hallgatók kollokvium jegyet kapnak.

Irodalomjegyzék

D. Jurafsky, J. H. Martin. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Speech Recognition, and Computational Linguistics (2nd ed.), Prentice-Hall, 2009. C. Manning and H. Schütze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge, MA: May 1999.

Kurzus szakjai