Per informazioni sull'estrazione da repository di testo molto grandi, è necessario sapere cosa si sta cercando e come trovarlo. Il programma di Master Text Mining AI istruisce tutti con una laurea o un master come utilizzare il text mining applicando le tecniche di Intelligenza Artificiale (AI). Imparerai quali sono le possibilità e i limiti e come riflettere sui risultati e sugli aspetti interdisciplinari.

Cos'è l'intelligenza artificiale di testo?

Ti sei mai chiesto perché c'è un tale bisogno di trovare informazioni in un testo usando le tecniche di Intelligenza Artificiale? Scienziati e decisori hanno molto bisogno delle informazioni che devono essere da qualche parte nei grandi dati testuali. Qualche esempio:

  • milioni di rapporti medici e articoli scientifici su sintomi specifici nascondono un sacco di informazioni, in attesa di essere scoperti;
  • centinaia di migliaia di documenti sulle politiche economiche prodotti da istituzioni (non) governative;
  • emozioni, opinioni e stati mentali di tutti i tipi di persone su tutti i tipi di argomenti possono essere trovati in abbondanza su Internet e nei social media;
  • archivi storici, biblioteche con secoli di libri sono ora disponibili digitalmente, in attesa di essere esplorati attraverso nuove tecniche.

Probabilmente non ti sei mai reso conto, ma la maggior parte dei grandi dati è testuale e la quantità di informazioni testuali disponibili in formato digitale sta ancora crescendo rapidamente. Sebbene il linguaggio sia molto accessibile per gli umani, non è per le macchine. Quanta enorme quantità di informazioni è molto difficile da esplorare! È qui che entra in gioco il text mining.

Il text mining sta cercando di estrarre conoscenze, informazioni e dati strutturati da testo e frasi usando una raccolta di software e metodologie di Intelligenza Artificiale. Sebbene il text mining sia basato sulla linguistica, l'informatica e l'intelligenza artificiale, è estremamente rilevante per quasi tutti i campi della conoscenza.

Programma di studio

Come scapolo o maestro nel tuo campo di conoscenza, sai che tipo di informazioni potresti cercare. Con il programma Master Text Mining AI diventerai un pioniere nell'analisi dei big data testuali con le tecniche di Intelligenza Artificiale. Portate le vostre conoscenze sul campo, vi insegniamo gli strumenti e le tecniche.

Cross-disciplinare

Il text mining è interdisciplinare nel vero senso della parola. Ci sono abbastanza strumenti disponibili su Internet, ma richiede approfondimenti, conoscenze ed esperienza per utilizzare questa tecnologia correttamente per uno scopo specifico e per comprenderne l'esito. Gli esperti nel text mining devono avere conoscenze sia linguistiche che tecniche. Inoltre, hanno bisogno di capire il campo di conoscenza in cui stanno applicando queste tecniche.

Programma di studio

Nel primo periodo apprenderete le basi della linguistica e della programmazione in Python per l'analisi del testo.

Il secondo periodo ti porta più conoscenze e abilità specializzate: ti mostreremo come guardare la lingua come dati e imparerai ad usare metodi e strumenti per l'elaborazione della lingua nel corso NLP Foundations.

Nei periodi tre e quattro, ti immergerai davvero nel text mining. In Applied Text Mining ti offriremo un'esperienza pratica per costruire quella che chiamiamo una macchina da lettura. In Text Mining in Domains, applichi le tue conoscenze appena acquisite nel tuo dominio professionale. Allo stesso tempo, seguirai un corso di Machine Learning, specialmente per lavorare con la lingua.

Scrivi la tua tesi negli ultimi due periodi, molto probabilmente in base a uno stage.

Prospettive di carriera

In tutto il mondo c'è una quantità enorme di testo disponibile digitalmente, tuttavia è difficile trovare la giusta informazione rilevante per una situazione specifica.

Esiste un bisogno crescente di specialisti in grado di applicare il text mining, trasformarlo in un prodotto e sfruttare i risultati nell'industria, nelle organizzazioni governative e non governative (ONG).

Il programma di questo Master offre agli studenti avanzati una sfida scientifica, nonché una grande opportunità per applicare le loro competenze sul campo in un settore in rapida crescita della scienza e dell'industria.

Aperto a tutti!

L'AI di testo è aperta a tutti gli studenti con una laurea o un master. Non è necessario avere uno specifico background in linguistica o programmazione, imparerai le basi nei primi corsi. Hai una laurea in linguistica? Quindi scoprirai esattamente come la tua conoscenza può essere applicata nei testi minerari. Se hai uno sfondo computazionale, imparerai come gestire il testo in modo efficace.

Aperto per studenti

  • Studenti BA di tutte le facoltà:
    • Scienza del computer
    • Studenti legali
    • Economia
    • Scienza medica
    • Sociale
    • Bioinformatica
    • Scienze umane: letteratura, storia, linguistica
    • (Dati) Giornalismo
    • Analisi aziendale
  • Studenti madrelingua che aspirano a conseguire un secondo master o che mirano a seguire contemporaneamente due programmi di master.

Studenti olandesi

Requisiti per l'ammissione

Il programma del Master Linguistics: Text Mining AI è aperto a tutti gli studenti con una laurea o un master.

Applicazione

Studenti olandesi e candidati internazionali con una laurea olandese possono applicare tramite Studielink prima del 1 giugno per il programma Master Text Mining AI sotto l'etichetta Taalwetenschappen (Linguistica).

Dopo aver richiesto il master in Studielink, riceverai due e-mail con i tuoi dati di accesso per VUnet (VU portogallo). Si prega di completare la domanda in VUnet. Non dimenticare di compilare la tua specializzazione su VUnet: Text Mining AI .

La domanda verrà esaminata dalla Commissione di ammissione della Facoltà di Lettere e Filosofia. Sarai informato se sei stato ammesso tramite Studielink.

Programma insegnato in:
Inglese

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Ultimo aggiornamento March 13, 2019
Questo corso è Obbligo di frequenza
Date di inizio
Settembre 1, 2019
Duration
1 semestre
Tempo pieno
Prezzo
2,083 EUR
- Studente UE / SEE; 14.600 EUR - Studente non UE / non-SEE
Deadline
Per luogo
Per data
Date di inizio
Settembre 1, 2019
Data di fine
Scadenza domanda

Settembre 1, 2019

Location
Scadenza domanda
Data di fine