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SoSe 2024
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Word Embeddings with pyTorch - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS 10
Veranstaltungsnummer 419210031 Max. Teilnehmer/-innen 5
Semester WiSe 2019/20 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Sprache englisch


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Stein, Benno Maria, Prof., Dr.rer.nat.
Gollub, Tim , Dipl.-Mediensystemwiss.
Völske, Michael , Dr.rer.nat.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 29 - 15
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 15
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 15
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 11 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 15
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 17 - 15
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 16 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 15
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 12
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 15
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 15
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 12
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 12
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 15
Zuordnung zu Einrichtungen
Intelligente Informationssysteme
Fakultät Medien
Inhalt
engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

In the project, we implement neural networks for the training of word embeddings with pyTorch as well as an evaluation program for measuring the performance of word embeddings in various NLP applications. In particular, we study to which extent biases in text corpora can be assessed with the help of word embeddings.
Bemerkung

Ort und Zeit werden zur Projektbörse bekannt gegeben.

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Time and place will be announced at the project fair.
Leistungsnachweis

Abschlusspräsentation und Ausarbeitung
Zielgruppe

B.Sc. Medieninformatik

M.Sc. Medieninformatik / Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Human-Computer Interaction

M.Sc. Digital Engineering

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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