Loomuliku keele ja kõne töötlus (ITS8040)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
ITS8040
õppeaine nimetus eesti k
Loomuliku keele ja kõne töötlus
õppeaine nimetus inglise k
Natural Language and Speech Processing
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
6.00
deklareeritav
jah
õppeaine täies mahus läbitav e-õppes
ei
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
kevad
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Õppekavad, millesse aine kuulub
kavaversiooni kood
aine kohustuslik
IAIB25/25
ei
IAPM02/25
ei
Ainet õpetavad struktuuriüksused
IT - tarkvarateaduse instituut
Ainekaardi link
Tunniplaani link
Vaata tunniplaani
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Osata rakendada ja kombineerida algoritme kirjaliku ja suulise keele andmete automatiseeritud töötluseks masinõppe meetodite abil


õppeaine eesmärgid inglise k
To gain skills to apply and combine algorithms for automated processing of natural language in written and vocal form.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Aine läbinud üliõpilane
• omab ülevaadet erinevatest loomuliku keele ja kõne töötluse valdkondadest;
• tunneb tähtsamaid loomuliku keele töötluse põhimõtteid ja ideid;
• oskab valida loomuliku keele andmete töötluseks sobiva algoritme ja neid kombineerida ning rakendada;
• tunneb kõnetuvastuse põhimõtteid.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
The student who has passed the course:
• has an overview of different approaches to natural language and speech processing;
• knows the most important principles and ideas of natural language processing;
• Is able to select, combine and apply appropriate algorithms for processing natural language data.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Kaasaegse korpuse-põhise loomuliku keele töötluse põhimõisted ja rakendusvaldkonnad.
Loomuliku keele andmete tehniline eeltöötlus.
Teksti transformeerimine lõplike muundurite abil.
Masinõpe ja selle rakendamine loomuliku keele töötluses: sõnade ja dokumentide klassifitseerimine, sõna-vektor mudelid, rekurrentsed närvivõrgud.
Kõnetuvastus: tunnuste eraldamine kõnesignaalist, akustilised mudelid, keelemudelid, sügavate närvivõrkude kasutamine kõnetuvastuses.

õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Contemporary corpus based natural language processing concepts and application domains.
Technical preprocessing of natural language data.
Text transformation using finite transducers.
Application of machine learning in the context of natural language processing: classification of words and documents, word vector models, recurrent neural networks.
Speech processing: extraction of features from speech signal, acoustic models, language models, application of deep neural networks in speech processing.
hindamisviis eesti k
...
hindamisviis ingl k
...
iseseisev töö eesti k
-
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
Daniel Jurafsky, James H. Martin. “Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition”, Prentice Hall, 2008.
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, “Deep Learning”, MIT Press, 2016

õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
2.0
loenguid
-
praktikume
0.0
praktikume
-
harjutusi
2.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO
õppetöö semester
õpetav õppejõud / üksus
õppetöö keel
Laiendatud ainekava või link Moodle või kodulehele
2024/2025 kevad
Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
inglise keel
    kuva rohkem
    2023/2024 kevad
    Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
    inglise keel
      2022/2023 kevad
      Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
      inglise keel
        2021/2022 kevad
        Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
        inglise keel
          Hindamiskriteeriumid.pdf 
          2020/2021 kevad
          Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
          inglise keel
            Hindamiskriteeriumid.pdf 
            2019/2020 kevad
            Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
            inglise keel
              Hindamiskriteeriumid.pdf 
              2018/2019 kevad
              Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
              inglise keel
                Hindamiskriteeriumid.pdf 
                2017/2018 kevad
                Tanel Alumäe, IT - tarkvarateaduse instituut
                inglise keel
                  Hindamiskriteeriumid.pdf 
                  Ainekaart eesti keeles
                  Ainekaart inglise keeles