Allgemeine Informationen
| Untertitel | |
| Veranstaltungsnummer | 27360 |
| Semester | WiSe 23/24 |
| Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 94 |
| Heimat-Einrichtung | Lehrstuhl für Privatrecht, insbesondere Wirtschaftsrecht und Digitalisierung |
| beteiligte Einrichtungen | Professur für Rechtsinformatik insbesondere Natural Language Processing |
| Veranstaltungstyp | Vorlesung in der Kategorie Lehre (mit Prüfung) |
| Erster Termin | Fr., 20.10.2023 10:00 - 12:00 Uhr, Ort: (JUR) SR 153 |
| Art/Form | |
| Teilnehmende |
2. Fachsemester |
| Leistungsnachweis |
Nach Wahl des Prüfers/der Prüferin: Klausur (60 Minuten) oder Hausarbeit mit kurzer Bearbeitungszeit. |
| SWS |
4 SWS |
| Literatur |
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben. |
| Qualifikationsziele |
∙ Die Studierenden verstehen die im Bereich des Natural Language Processing geläufige Fachsprache. Sie können auf dem Markt verfügbare Frameworks im Bereich Information Retrieval und Natural Language Processing in die grundsätzlichen Theorien, Modelle und Methoden einordnen. Sie sind in der Lage, Anforderungen an Datenmenge, Rechenleistung und Speicherkapazität für einfache Anwendungsfelder einzuschätzen. ∙ Die Studierenden können die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen automatisierter Textaus- wertungsanwendungen eigenständig kritisch bewerten. Sie sind in der Lage, Vorschläge für konkrete Szenario geeignete Modelle zu entwerfen und entsprechende Konzepte zu opti- mieren. ∙ Die Studierende können exemplarische Frameworks für spezifische Problemstellungen ei- genständig anwenden. Sie sind auf dieser Grundlage in der Lage, kleinere juristische An- wendungen selbstständig zu programmieren. |
| Workload |
Das Modul besteht aus der Vorlesung „Information Retrieval und Natural Language Processing“ (VL). Diese Veranstaltung hat 2 SWS, 30 h Kontaktstudium und 45 h Selbststudium. Darüber hinaus gehört zum Modul die Übung „Information Retrieval und Natural Language Processing für Juristen und Juristinnen“ (UE), die 2 SWS, 30 h Kontaktstudium und 45 h Selbststudium um- fasst. |
| ECTS-Punkte |
5 |
