Advanced Programming (P III)
Kursbeschreibung
| Studiengang | Modulkürzel | Leistungs- bewertung |
|---|---|---|
| BA-2010 | AS-CL | 8 LP |
| NBA | AS-CL | 8 LP |
| Master | SS-CL, SS-TAC | 8 LP |
| Dozenten/-innen | Shigehiko Schamoni |
| Veranstaltungsart | Vorlesung/Übung |
| Erster Termin | 20.04.2015 |
| Zeit und Ort | Mo, 11:15–12:45, INF 350 (OMZ) / U011 (IWR-Pool) |
| Commitment-Frist | 16.06.–15.07.2015 |
Teilnahmevoraussetzungen
Programmieren 1 (P I), Programmieren 2 (P II) und Statistische Methoden.
Voranmeldung per Mail an den Dozenten.
Leistungsnachweis
Regelmäßige Teilnahme und Bearbeitung von Übungsaufgaben. Implementierung und Dokumentation eines Abschlussprojektes.
Inhalt
Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Computerlinguistik mit Interesse an der Verarbeitung und Analyse großer Textkorpora, oft in Verbindung mit Machine Learning Methoden.
Die Teilnehmer lernen an Praxisbeispielen verschiedene Lösungsansätze kennen und optimieren Algorithmen für parallele und verteilte Datenverarbeitung.
Der Kurs behandelt folgende Themen:
- Rechnerarchitekturen und Netzwerke, Aufbau paralleler Rechnersysteme
- Maschinennahe Programmierung in C/C++
- Data- und Thread-Level Parallelism, Warehouse-Scale Computing
- Problemlösungen mit OpenMP, MPI und Hadoop
- Machine Learning auf modernen Architekturen
Kursübersicht
Seminarplan
| Datum | Sitzung | Materialien |
| 20.04. | Introduction, Computer Architectures | Intro, Slides01 |
| 27.04. | C++ Introduction, Conceps, Overview | Slides02, Homework01 |
| 04.05. | Practical Session | Homework02 |
| 11.05. | Parallel Computing, Architectures and Algorithms (I) | Slides03, Homework03 |
| 18.05. | Parallel Computing, Architectures and Algorithms (II) | Slides04 |
| 25.05. | Pfingstmontag | – |
| 01.06. | Applications (I) | Homework04 |
| 08.06. | Applications (II) | Slides05 |
| 15.06. | Scalability of Parallel Algorithms | Slides06 |
| 22.06. | Big Data Processing, MapReduce | Slides07, 07-2, Homework05 |
| 29.06. | MapReduce Algorithm Design | Slides08 |
| 06.07. | Information Retrieval and MapReduce Implementations (I) | Slides09, Homework06 |
| 13.07. | Information Retrieval and MapReduce Implementations (II) | Slides10 |
| 20.07. | Fällt leider aus – Dozent ist nicht da | – |
| 27.07. | ? | – |
Literatur
- Abney (2008): Semisupervised Learning for Computational Linguistics. Chapman & Hall/CRC.
- Lin and Dyer (2010): Data-Intensive Text Processing with MapReduce. Morgan & Claypool.
- Hennesey and Patterson (2011): Computer Architectures - A Quantitative Approach (5th Edition). Elsevier, Morgan Kaufmann.
- Murphy (2012): Machine Learning: a Probabilistic Perspective. MIT Press.
- Bekkerman, Bilenko, Langford (eds.) (2011): Scaling Up Machine Learning. Cambridge University Press.
Weitere Literatur wird zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.
