188.980 Advanced Information Retrieval
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte des Information Retrieval zu vermitteln. Insbesondere sollten die Studenten:

  • Ein grundlegendes Verständnis erhalten, wie (Web-) Suchmaschinen (wie Google, Bing, Lucene, Elasticsearch usw.) funktionieren
  • Lernen wie Sie eine große Anzahl von Dokumenten effizient durchsuchen und die gefundenen Dokumente nach deren Relevanz (hinsichtlich der Suchanfrage) sortieren können.
  • Lernen wie die Effektivität von verwendeten Suchmethoden evaluiert werden kann und wie zusätzliche Kontextinformationen (wie zB PageRank) die Suchergebnisse weiter verbessern
  • Lernen wie Deep Neural Networks funktionieren und wie diese zur Verbesserung von Suchergebnissen beitragen können. Weiters wird es eine kurze Einführung in den Bereichen Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Neural Networks geben
  • Lernen wie mit (Deep) Neural Networks ausgeklügelte Textdarstellungen erstellen können, z. B. Word Embeddings

 

Bei Information Retrieval (IR) handelt es sich um die Wissenschaft die sich mit Suchtechnologien beschäftigt. Ein offensichtliches Beispiel wo solche Technologien zum Einsatz kommen sind die großen Web-Suchmaschinen, wie Google und Bing. Neben der Web-Suche ist IR auch ein wichtiger Bestandteil anderer Bereiche und zwar überall dort, wo es um den Abruf von Informationen geht.

 

Unterschiede zum Kurs Grundlagen des IR (188.977)

  • Die Grundkonzepte des IR (invertierter Index, Textvorverarbeitung usw.) werden im Grundlagenkurs ausführlich und im Detail vermittelt. Diese Konzepte werden im Advanced Kurs nur kurz angeschnitten.
  • Ein wesentlicher Teil des Advanced Kurses werden die Themen Maschinelles Lernen, Deep Learning und Word Embeddings sein. Im Grundlagenkurs werden diese Themen nicht behandelt.

 

Wir starten mit der Vorbesprechung am 3.3! Yeah! 🎉

Inhalt der Lehrveranstaltung

Vorlesungen (20 h)

  • Vorbesprechung
  • 2x Crash course IR, 2x Machine learning & data annotation, 4x NLP & Neural ranking

Übung (40 h)

  • Exercise1 (Data annotation): 10 h
  • Exercise2 (Neural re-ranking in Pytorch): 30 h

Prüfung (15 h)

  • Vorbereitung: 14 h
  • Prüfung: 1 h

Summe (75 h)

Methoden

Programming Neural Networks in PyTorch

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.17:00 - 19:0003.03.2020 - 10.03.2020FAV Hörsaal 1 - INF Lecture
Advanced Information Retrieval - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.03.03.202017:00 - 19:00FAV Hörsaal 1 - INF Lecture
Di.10.03.202017:00 - 19:00FAV Hörsaal 1 - INF Lecture

Leistungsnachweis

Übung und Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.02.2020 00:00 30.03.2020 23:59 30.03.2020 23:59

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch