| 03-IMAP-AML | Advanced Machine Learning (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Tanja Schultz Felix Putze |
| 03-IMAP-AMAI | Advanced Methods of AI (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Michael Beetz Dr. Daniel Beßler Oger aus Weit Weit Weg Tom Schierenbeck, ????????? |
| 03-IMAP-ASWE | Advanced Software Engineering Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Rainer Koschke |
| 03-IMAP-ASE | Automatische Spracherkennung Profil KIKR Schwerpunkt: IMA-AI Modultyp C (6 CP) im Studiengang Language Sciences M.A. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-ase.pdf
Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Darüber hinaus gibt es einen Präsenz-Termin am Dienstag. Dieser Präsenz-Termin ist als "Interaktives Repititorium" gestaltet und wird nicht aufgezeichnet. Donnerstags finden im Zwei-Wochen-Rhythmus Übungen statt.
Der Kurs "Automatische Spracherkennung" bietet eine Einführung in die automatische Spracherkennung. In diesem Kurs werden die Sprachverarbeitung beim Menschen, Signalverarbeitung, statistische Modellierung von Sprache sowie die wesentlichen praktischen Ansätze und Methoden für den Einsatz automatischer Spracherkennung behandelt. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Tanja Schultz |
| 03-IMVA-DOMA | Domains Matter: Understanding their Influence on Natural Language Interaction (in englischer Sprache) Schwerpunkt: IMVA-DMI, IMVA-AI Abstract: The shift towards human-like interaction with computers through voice and text has made large language models like ChatGPT and (…) Schwerpunkt: IMVA-DMI, IMVA-AI Abstract: The shift towards human-like interaction with computers through voice and text has made large language models like ChatGPT and Gemini a part of everyday life. While these open-domain chatbots are powerful, their "one-size-fits-all" approach often leads to user frustrations, including the need for overly specific prompts, irrelevant or verbose responses, and a lack of critical context. Often, domain-specific interfaces are important for improving user experience. This offers the opportunity to build specific user interfaces or manipulate the language depending on the domain. We will explore how adapting natural language interfaces to specific fields (e.g., medical advice or creative writing) can resolve these common issues. In the seminar, students will investigate a specific research question, analyze relevant academic literature, and then design, implement, and evaluate a novel domain-specific user interface. The goal is to move beyond generic chatbots and create more intelligent, context-aware, and effective natural language tools.
We will work very hands-on and will have many sessions where we implement something. For the first session bring a laptop. You should have a GitLab account and Python (version 3.10 or later) installed on your computer. The course combines research with development, and each student has to give a presentation in the course and develop a prototype. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Dr. Nina Wenig |
| 03-IMVA-GPMLR | Good Practice in Machine Learning Research Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Felix Putze |
| 03-IMAP-IIS | Integrated Intelligent Systems (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Michael Beetz Franklin Kenghagho Kenfack |
| 03-IMAA-STMW | Search Technology for Media & Web (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Sebastian Maneth Paul Gallot |
| 03-IMAP-SWRE | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Rainer Koschke |
| 03-IMAP-TA | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Wen-Ling Huang |