歡迎大家體驗新領域專長網並給予回饋
領域專長查詢系統
/ 登出
首頁
領域專長資訊
計算語言學
注意
  1. 領域專長課程可能有先修科目或開放對象之限制,選課前請先到臺大課程網確認。
  2. 領域專長的施行學期若晚於畢業當學期,學生即使修習專長課程且成績及格,仍無法取得認證。
施行學期:112-1 主責單位:語言學研究所
基本資訊
主責教師
姓名
謝舒凱
email
shukaihsieh@ntu.edu.tw
聯絡窗口
姓名
鄒沛妡
email
gilntu.edu.tw
學習目標
學習目標:<br>1) 掌握計算語言學的基本理論和方法,理解自然語言處理實務的核心技術。<br>2) 熟練運用程式設計和數據結構解決計算語言學相關問題。<br>3) 掌握機器學習和深度學習在自然語言處理中的應用,並具備相應的跨學門實踐能力。<br>4) 能夠在團隊合作中發揮自己的專長,有效地參與計算語言學相關項目的開發和研究。<br><br>預期學習效益:<br>1) 學生在修習本課程模組之後,將具備紮實的計算語言學理論基礎,並能夠靈活運用相關知識解決實際問題。<br>2) 通過實踐應用,培養學生具備創新意識和解決實際問題的能力。<br>3) 學生將具有良好的跨學科背景,能夠在資料科學、人工智慧和語言學等相關領域展開研究和應用。<br>4) 提升學生在國內外就業市場的競爭力,並具備在相關行業發展的潛力。<br>5) 培養具有國際視野的計算語言學專才,為學術界和產業界貢獻力量。
課程架構
修課指引
國際標竿學校課程比較或領域競爭力分析 :隨着大型語言模型與AI多模態基礎模型的出現,人類社會與教育場景即將面臨巨大的改變。計算語言學 (自然語言處理) 已經成爲時代的顯學之一,作爲台灣首屈一指的頂尖大學,更應該率先擘畫相關的學習課程與統整。在進行課程設計時,我們參考了世界其他知名學府的相關課程,特別是加拿大不列顛哥倫比亞大學 (The University of British Columbia) 的計算語言學碩士課程 。參考以 UBC 的課程特色及國際競爭力,並以此作為調整本校課程架構的依據,以彰顯我們在人才培育之競爭力。<br><br>本領域專長包括四門課程,總學分數以十二學分。領域專長的主軸,設定在語言資訊爲主軸,劃分四門課程的不同屬性,以及各課程間的關聯性。本領域專長亦包含一門「總整課程」 (capstone course),課程的形式可以是專題研究、專案實作、實習等多元方式,以發揮統整 (integration) 的功能。
課程資訊 修習課程說明
編號
課程識別碼
課程名稱
學分數
1
142 U0860
程式設計與資料科學導論
3.00
2
142 U0770
語言的邏輯分析
3.00
3
142 D0200
計算語言學與語言學理論
3.00
4
142 U0740
計算語言學專題研究
3.00
備註