Íslenskt málkerfi og máltækni (MLT301F)

Námskeiðið er ætlað máltækninemum sem ekki hafa málfræðibakgrunn. Tilgangur þess er að gefa yfirlit um helstu einkenni íslensks málkerfis, einkum þau sem huga þarf sérstaklega að við vélræna greiningu. Helstu viðfangsefnin verða íslenskt hljóðkerfi og hljóðritun (IPA og SAMPA); íslenskt beygingarkerfi og orðmyndun með sérstakri áherslu á málfræðilega mörkun og markamengi; og íslensk setningagerð með áherslu á þáttun, bæði liðgerðarvensl (phrase structure) og hæðisvensl (dependency).

Forritun í máltækni (MLT701F)

Námskeiðið er fyrst og fremst ætlað meistaranemum í máltækni sem taka námið við Íslensku- og menningardeild HÍ, hafa bakgrunn í málvísindum en lítinn sem engan í tölvunarfræði. Þetta námskeið taka þeir í flestum tilvikum samhliða námskeiðinu Tölvunarfræði 1a. Hafi einhver með annars konar bakgrunn áhuga á námskeiðinu er þó sjálfsagt að hafa samband við kennara fyrir frekari upplýsingar.

Tilgangur þessa námskeiðs er að styðja við nemendur á fyrstu stigum forritunar, aðstoða þá við að ná tökum á grunnþáttum hennar og veita þeim þjálfun í að leysa einföld en fjölbreytt máltækniverkefni í forritunarmálinu Python. Að auki kynnast nemendur málvinnslutólinu NLTK (Natural Language Toolkit) sem þeir munu jafnframt nota frekar í námskeiðum um málvinnslu.

Tölvunarfræði 1a (TÖL105G)

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort TÖL101G Tölvunarfræði 1 eða TÖL105G Tölvunarfræði 1a.

Forritun í Python (sniðið að verkfræðilegum og raunvísindalegum útreikningum): Helstu skipanir og setningar (útreikningur, stýri-setningar, innlestur og útskrift), skilgreining og inning falla, gagnatög (tölur, fylki, strengir, rökgildi, færslur), aðgerðir og innbyggð föll, vigur- og fylkjareikningur, skráavinnsla, tölfræðileg úrvinnsla, myndvinnsla. Hlutbundin forritun: klasar, hlutir, smiðir og aðferðir. Hugtök tengd hönnun og smíði tölvukerfa: Forritunarumhverfi, vinnubrögð við forritun, gerð falla- og undirforritasafna og tilheyrandi skjölun, villuleit og prófun forrita.

Inngangur að djúpum tauganetum (TÖL506M)

Í þessu námskeiði förum við yfir djúp tauganet og helstu aðferðir tengdar þeim. Kynnt verða net og aðferðir fyrir mynd, hljóð og textagreiningu. Lögð verður áhersla á hagnýtingu lausna og munu nemendur t.a.m. kynna verkefni eða grein á þessu sviði.

Gervigreind (REI505M)

Fjallað er um hugtök, aðferðir og reiknirit á sviði gervigreindar, með áherslu á studdan og óstuddan lærdóm. Forvinnsla og myndræn framsetning gagna. Mat á gæðum líkana og val á líkönum. Línuleg aðhvarfsgreining, næstu nágrannar, stoðvigravélar, tauganet, ákvarðanatré og safnaðferðir. Djúpur lærdómur. Þyrpingagreining og k-means aðferðin. Nemendur útfæra einföld reiknirit í Python og læra á sérhæfða forritspakka. Námskeiðinu lýkur með hagnýtu verkefni.

Klínísk málvísindi og máltækni (ÍSM501F)

Í þessu námskeiði eru kennd undirstöðuatriði í klínískri málvinnslu, með sérstakri áherslu á að nota málvinnsluaðferðir til að meta vitræna hnignun af völdum Alzheimerssjúkdóms. Í námskeiðinu verður fjallað um áhrif Alzheimerssjúkdóms á málnotkun og hvernig slík áhrif eru frábrugðin áhrifum af heilbrigðri öldruna á málnotkun. Einnig verða skoðuð afrit af samtölum við íslenska einstaklinga með mismunandi stig Alzheimerssjúkdómsins og hvernig hægt er að nýta ýmis málvinnslutól til að draga fram áhugaverð einkenni í texta. Efnisatriði sem fjallað er um: - Áhrif heilbrigðrar öldrunar á málnotkun - Hvað er heilabilun og hver eru mismunandi stig heilabilunar af völdum Alzheimerssjúkdóms (AS)? - Hvernig hefur AS áhrif á málnotkun: áhrif á hljóðkerfis-, setningafræði-, merkingarfræði- og orðræðueiginleika talmáls - Stöðluð og óstöðluð próf til að meta vitræna skerðingu hjá Alzheimer-sjúklingum. -Að skipuleggja klínískar, málvísindalegar tilraunir: siðferðileg atriði þegar gögnum er safnað um mannlega þátttakendur og viðkvæma hópa - málvinnsla í klínískum tilgangi: að nota málvinnsluverkfæri til að draga fram atriði sem hafa klíníska þýðingu til að meta vitsmunalega skerðingu

Rannsóknarverkefni (MLT001F)

Rannsóknarverkefni í máltækni. Nemandi vinnur sjálfstætt rannsóknarverkefni í samvinnu við leiðbeinanda. Mikilvægt er að hafa samband við greinarformann hafi nemandi áhuga á að taka rannsóknarverkefni.

Lífsferill gervigreindarlausna (REI603M)

Í þessu námskeiði kynnumst við lífsferli gervigreindarlausna og hvernig þróa á rekstrarhæfar lausnir.

Við förum yfir eftirfarandi skref lífsferilsins:
- Gagnasöfnun og undirbúningur gagna
- Breytuval
- Þjálfun líkana
- Mat á gæðum líkana
- Líkön sett í rekstur
- Líkön sem þjónustur
- Hvernig vakta á líkön
- Hvernig viðhalda á líkönum
Yfir misserið verða þrjú stór verkefni þar sem nemendur keppa um að smíða gervigreindarlausnir.

Tjákn (e. emojis) í máli, tækni og samfélagi (MLT606F)

Þetta námskeið fjallar um tjákn (e. emojis). Ef tjákn væru tungumál væri ekkert annað mannlegt mál með fleiri málhafa. Vistkerfi tjákna virðist enn fremur hafa þversagnakennd áhrif á tungumál. Að sumu leyti bjóða tjákn upp á fjölbreyttari leiðir til að tjá sig í ritmáli en nokkru sinni fyrr – en þau hafa þó einnig verið borin saman við nýlenskuna í dystópíu Orwell, 1984, vegna þess hvernig þau takmarka möguleika á tjáskiptum.

Þó að tjákn eigi sér fremur stutta sögu þá hefur mikið verið um þau fjallað, bæði í akademísku samhengi og utan þess. Í þessu námskeiði munum við kanna hvaðan tjákn koma, hvernig tæknin sem liggur þeim að baki virkar og hvernig hægt er að nota máltækni til að greina og móta mannlega hegðun og upplifun með tjáknum og hugbúnaði sem vinnur með þau. Við munum sjá hvernig djúp tauganet hafa verið notuð við greiningu á viðhorfum í ritmáli og náð betri árangri en fólk í að greina kaldhæðni eftir að hafa verið þjálfuð á milljónum tjákna. Við munum fjalla um hvernig fólk með jaðarsettar sjálfsmyndir hefur barist fyrir inngildingu í samfélagi tjákna þannig að tíst geti tjáð það að vera trans, klæðast andlitsslæðu, vera á blæðingum eða sýnt húðlit þess sem skrifar. Við lærum um hvernig sumar svona tilraunir eru árangursríkar en aðrar ekki og ræðum hvers vegna svo sé. Námskeiðið mun kafa ofan í hvernig við skiljum og misskiljum tjákn og hvernig þau þýðast á milli mála, menningarheima, aldurshópa og ólíkrar tækniumgjarðar, svo sem á milli iPhone og Android-síma.

Námskeiðið mun setja tjákn í samhengi við kenningar í málvísindum, þar á meðal hvernig tjákn hafa verið greind sem skriflegt látbragð (e. gestures) og hvernig rétt sé að fjalla um orðhlutafræði þeirra og merkingarfræði. Málvísindi eru vísindagrein sem hjálpar okkur að uppgötva og skilja kunnáttu sem við búum þegar yfir og þess vegna er vel hugsanlegt að í námskeiðinu munir þú kynnast eigin ómeðvitaðri þekkingu á tjáknum. Námskeiðið hentar nemendum með alls konar bakgrunn.

Sjálfvirk textamyndun með vélrænu námi (MLT605F)

Í þessu námskeiði lærir þú að beita nýjustu aðferðum til að búa sjálfvirkt til texta sem er í hæsta gæðaflokki og líkist texta sem skrifaður er af fólki. Sjálfvirk textagerð getur verið hluti af ýmsum verkefnum sem tengjast málmyndun, eins og sjálfvirkri spurningasvörun, ritgerðarskrifum eða til að skrifa minnisblöð og skrifa forritskóða. Í þessu námskeiði lærum við um LSTM-tauganetaaðferðir. Einnig verður fjallað um hvernig hægt er að þjálfa GPT-Neo, sem er opin útgáfa af GPT-3, tungumálalíkanið sem OpenAI bjó til og var stofnað af Elon Musk. Efnisatriði sem fjallað er um: - Orðagreypingar - Málmyndun sem notar LSTM-líkön – Smíði hulinna mállíkana í samanburði við orsakamállíkön - Málmyndun sem notast við GPT-Neo.

Rannsóknarverkefni (MLT002F)

Rannsóknarverkefni í máltækni. Nemandi vinnur sjálfstætt rannsóknarverkefni í samvinnu við leiðbeinanda. Mikilvægt er að hafa samband við greinarformann hafi nemandi áhuga á að taka rannsóknarverkefni.

Lokaverkefni (MLT401L)

Lokaverkefni

Inngangur að djúpum tauganetum (TÖL506M)

Í þessu námskeiði förum við yfir djúp tauganet og helstu aðferðir tengdar þeim. Kynnt verða net og aðferðir fyrir mynd, hljóð og textagreiningu. Lögð verður áhersla á hagnýtingu lausna og munu nemendur t.a.m. kynna verkefni eða grein á þessu sviði.

Gervigreind (REI505M)

Fjallað er um hugtök, aðferðir og reiknirit á sviði gervigreindar, með áherslu á studdan og óstuddan lærdóm. Forvinnsla og myndræn framsetning gagna. Mat á gæðum líkana og val á líkönum. Línuleg aðhvarfsgreining, næstu nágrannar, stoðvigravélar, tauganet, ákvarðanatré og safnaðferðir. Djúpur lærdómur. Þyrpingagreining og k-means aðferðin. Nemendur útfæra einföld reiknirit í Python og læra á sérhæfða forritspakka. Námskeiðinu lýkur með hagnýtu verkefni.

Klínísk málvísindi og máltækni (ÍSM501F)

Í þessu námskeiði eru kennd undirstöðuatriði í klínískri málvinnslu, með sérstakri áherslu á að nota málvinnsluaðferðir til að meta vitræna hnignun af völdum Alzheimerssjúkdóms. Í námskeiðinu verður fjallað um áhrif Alzheimerssjúkdóms á málnotkun og hvernig slík áhrif eru frábrugðin áhrifum af heilbrigðri öldruna á málnotkun. Einnig verða skoðuð afrit af samtölum við íslenska einstaklinga með mismunandi stig Alzheimerssjúkdómsins og hvernig hægt er að nýta ýmis málvinnslutól til að draga fram áhugaverð einkenni í texta. Efnisatriði sem fjallað er um: - Áhrif heilbrigðrar öldrunar á málnotkun - Hvað er heilabilun og hver eru mismunandi stig heilabilunar af völdum Alzheimerssjúkdóms (AS)? - Hvernig hefur AS áhrif á málnotkun: áhrif á hljóðkerfis-, setningafræði-, merkingarfræði- og orðræðueiginleika talmáls - Stöðluð og óstöðluð próf til að meta vitræna skerðingu hjá Alzheimer-sjúklingum. -Að skipuleggja klínískar, málvísindalegar tilraunir: siðferðileg atriði þegar gögnum er safnað um mannlega þátttakendur og viðkvæma hópa - málvinnsla í klínískum tilgangi: að nota málvinnsluverkfæri til að draga fram atriði sem hafa klíníska þýðingu til að meta vitsmunalega skerðingu

Rannsóknarverkefni (MLT001F)

Rannsóknarverkefni í máltækni. Nemandi vinnur sjálfstætt rannsóknarverkefni í samvinnu við leiðbeinanda. Mikilvægt er að hafa samband við greinarformann hafi nemandi áhuga á að taka rannsóknarverkefni.

Lokaverkefni (MLT401L)

Lokaverkefni

Lífsferill gervigreindarlausna (REI603M)

Í þessu námskeiði kynnumst við lífsferli gervigreindarlausna og hvernig þróa á rekstrarhæfar lausnir.

Við förum yfir eftirfarandi skref lífsferilsins:
- Gagnasöfnun og undirbúningur gagna
- Breytuval
- Þjálfun líkana
- Mat á gæðum líkana
- Líkön sett í rekstur
- Líkön sem þjónustur
- Hvernig vakta á líkön
- Hvernig viðhalda á líkönum
Yfir misserið verða þrjú stór verkefni þar sem nemendur keppa um að smíða gervigreindarlausnir.

Tjákn (e. emojis) í máli, tækni og samfélagi (MLT606F)

Þetta námskeið fjallar um tjákn (e. emojis). Ef tjákn væru tungumál væri ekkert annað mannlegt mál með fleiri málhafa. Vistkerfi tjákna virðist enn fremur hafa þversagnakennd áhrif á tungumál. Að sumu leyti bjóða tjákn upp á fjölbreyttari leiðir til að tjá sig í ritmáli en nokkru sinni fyrr – en þau hafa þó einnig verið borin saman við nýlenskuna í dystópíu Orwell, 1984, vegna þess hvernig þau takmarka möguleika á tjáskiptum.

Þó að tjákn eigi sér fremur stutta sögu þá hefur mikið verið um þau fjallað, bæði í akademísku samhengi og utan þess. Í þessu námskeiði munum við kanna hvaðan tjákn koma, hvernig tæknin sem liggur þeim að baki virkar og hvernig hægt er að nota máltækni til að greina og móta mannlega hegðun og upplifun með tjáknum og hugbúnaði sem vinnur með þau. Við munum sjá hvernig djúp tauganet hafa verið notuð við greiningu á viðhorfum í ritmáli og náð betri árangri en fólk í að greina kaldhæðni eftir að hafa verið þjálfuð á milljónum tjákna. Við munum fjalla um hvernig fólk með jaðarsettar sjálfsmyndir hefur barist fyrir inngildingu í samfélagi tjákna þannig að tíst geti tjáð það að vera trans, klæðast andlitsslæðu, vera á blæðingum eða sýnt húðlit þess sem skrifar. Við lærum um hvernig sumar svona tilraunir eru árangursríkar en aðrar ekki og ræðum hvers vegna svo sé. Námskeiðið mun kafa ofan í hvernig við skiljum og misskiljum tjákn og hvernig þau þýðast á milli mála, menningarheima, aldurshópa og ólíkrar tækniumgjarðar, svo sem á milli iPhone og Android-síma.

Námskeiðið mun setja tjákn í samhengi við kenningar í málvísindum, þar á meðal hvernig tjákn hafa verið greind sem skriflegt látbragð (e. gestures) og hvernig rétt sé að fjalla um orðhlutafræði þeirra og merkingarfræði. Málvísindi eru vísindagrein sem hjálpar okkur að uppgötva og skilja kunnáttu sem við búum þegar yfir og þess vegna er vel hugsanlegt að í námskeiðinu munir þú kynnast eigin ómeðvitaðri þekkingu á tjáknum. Námskeiðið hentar nemendum með alls konar bakgrunn.

Sjálfvirk textamyndun með vélrænu námi (MLT605F)

Í þessu námskeiði lærir þú að beita nýjustu aðferðum til að búa sjálfvirkt til texta sem er í hæsta gæðaflokki og líkist texta sem skrifaður er af fólki. Sjálfvirk textagerð getur verið hluti af ýmsum verkefnum sem tengjast málmyndun, eins og sjálfvirkri spurningasvörun, ritgerðarskrifum eða til að skrifa minnisblöð og skrifa forritskóða. Í þessu námskeiði lærum við um LSTM-tauganetaaðferðir. Einnig verður fjallað um hvernig hægt er að þjálfa GPT-Neo, sem er opin útgáfa af GPT-3, tungumálalíkanið sem OpenAI bjó til og var stofnað af Elon Musk. Efnisatriði sem fjallað er um: - Orðagreypingar - Málmyndun sem notar LSTM-líkön – Smíði hulinna mállíkana í samanburði við orsakamállíkön - Málmyndun sem notast við GPT-Neo.

Rannsóknarverkefni (MLT002F)

Rannsóknarverkefni í máltækni. Nemandi vinnur sjálfstætt rannsóknarverkefni í samvinnu við leiðbeinanda. Mikilvægt er að hafa samband við greinarformann hafi nemandi áhuga á að taka rannsóknarverkefni.

Línuleg algebra (STÆ107G)

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G  Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ107G Línuleg algebra.

Fjallað er um undirstöðuatriði línulegar algebru yfir rauntölurnar.

Viðfangsefni: Línuleg jöfnuhneppi,fylkjareikningur, Gauss-Jordan aðferð.  Vigurrúm og hlutrúm þeirra.  Línulega óháð hlutmengi, grunnar og vídd.  Línulegar varpanir, myndrúm og kjarni.  Depilfargfeldið, lengd og horn.  Rúmmál í margvíðu hnitarúmi og krossfeldi í þrívíðu.  Flatneskjur, stikaframsetning og fólgin framsetning.  Hornrétt ofanvörp og einingaréttir grunnar.  Aðferð Grams og Schmidts.  Ákveður og andhverfur fylkja.  Eigingildi, eiginvigrar og hornalínugerningur.

Stærðfræðigreining I (STÆ104G)

Rauntölur. Markgildi og samfelld föll. Deildanleg föll, reglur um afleiður, afleiður af hærri röð, stofnföll. Notkun deildareiknings: Útgildisverkefni, línuleg nálgun. Torræð föll. Meðalgildissetning, setningar l'Hôpitals og Taylors. Heildun: Ákveðin heildi og reiknireglur fyrir þau. Undirstöðusetning deilda- og heildareikningsins. Heildunartækni, óeiginleg heildi. Notkun heildareiknings: Bogalengd, flatarmál, rúmmál, þungamiðjur. Runur og raðir, samleitnipróf. Veldaraðir, Taylor-raðir. Venjulegar afleiðujöfnur: Aðskiljanlegar og einsleitar afleiðujöfnur fyrstu raðar, línulegar afleiðujöfnur fyrstu raðar, línulegar afleiðujöfnur annarrar raðar með fastastuðlum.

Tölvur, stýrikerfi og tölvufærni (TÖL108G)

Í þessu námskeiði er snert á mörgum hlutum sem tengjast tölvufærni. Markmið námskeiðsins er að kynna nemandann fyrir mörgum hugtökum án þess þó að kafa djúpt í hvert hugtak.

Kynning á stýrikerfinu Unix. Skipulag skráakerfis, helstu hjálparforrit, gluggakerfi, skipanalínuvinnsla og skeljarforritun. Einnig er farið yfir ritla í skelinni og höndlun gagna í henni. Farið er yfir útgáfustjórnunarkerfi eins og Git, notkun aflúsunaraðferða og aðferða til að byggja hugbúnað. Farið er yfir algeng hugtök í dulmálsfræðum og kynnt eru hugtök á borð við sýndarvélar og gáma.

Inngangur að gagnavísindum (REI202G)

Í námskeiðinu er fjallað um grunnaðferðir í gagnavísindum auk þess sem kennt er á forritasöfn á borð við numpy, pandas, matplotlib og scikit-learn.

Námskeiðið er í 6 hlutum:

1. Kynning á Python forritunarmálinu.
2. Umbreyting hrágagna á form sem auðvelt er að vinna með.
3. Forkönnun á gögnum og myndræn framsetning á þeim.
4. Bestun.
5. Klösun og víddarfækkun.
6. Aðhvarfsgreining og flokkun.

Hverjum hluta lýkur með verkefni.

Athugið að námslega skörun er við REI201G Stærðfræði og reiknifræði og geta bæði námskeiðin ekki gilt til sömu gráðunnar.

Tölvur, stýrikerfi og tölvufærni (TÖL205G)

Í þessu námskeiði er snert á mörgum hlutum sem tengjast tölvufærni. Markmið námskeiðsins er að kynna nemandann fyrir mörgum hugtökum án þess þó að kafa djúpt í hvert hugtak.

Kynning á stýrikerfinu Unix. Skipulag skráakerfis, helstu hjálparforrit, gluggakerfi, skipanalínuvinnsla og skeljarforritun. Einnig er farið yfir ritla í skelinni og höndlun gagna í henni. Farið er yfir útgáfustjórnunarkerfi eins og Git, notkun aflúsunaraðferða og aðferða til að byggja hugbúnað. Farið er yfir algeng hugtök í dulmálsfræðum og kynnt eru hugtök á borð við sýndarvélar og gáma.

Stærðfræðigreining II (STÆ205G)

Opin mengi og lokuð. Varpanir, markgildi og samfelldni. Deildanlegar varpanir, hlutafleiður og keðjuregla. Jacobi-fylki. Stiglar og stefnuafleiður. Blandaðar hlutafleiður. Ferlar. Vigursvið og streymi. Sívalningshnit og kúluhnit. Taylor-margliður. Útgildi og flokkun stöðupunkta. Skilyrt útgildi. Fólgin föll og staðbundnar andhverfur. Ferilheildi, stofnföll. Heildun falla af tveimur breytistærðum. Óeiginleg heildi. Setning Greens. Einfaldlega samanhangandi svæði. Breytuskipti í tvöföldu heildi. Margföld heildi. Breytuskipti í margföldu heildi. Heildun á flötum. Flatarheildi vigursviðs. Setningar Stokes og Gauss.

Líkindareikningur og tölfræði (STÆ203G)

Fjallað er um frumatriði líkinda- og tölfræði á grundvelli einfaldrar stærðfræðigreiningar.

Viðfangsefni:  
Útkomurúm, atburðir, líkindi, jöfn líkindi, óháðir atburðir, skilyrt líkindi, Bayes-regla. Slembistærð, dreififall, þéttleiki, samdreifing, óháðar stærðir, skilyrt dreifing. Væntigildi, miðgildi, dreifni, staðalfrávik, samdreifni, fylgni, lögmál mikils fjölda. Bernoulli-, tvíkosta-, Poisson-, jöfn-, veldis- og normleg stærð. Höfuðmarkgildisreglan. Poisson-ferli. Úrtak, lýsistærð, dreifing meðaltals og dreifing úrtaksdreifni í normlegu úrtaki. Punktmat, sennileikametill, meðalferskekkja, bjagi. Bilmat og tilgátupróf fyrir normleg, tvíkosta- og veldisúrtök. Einföld aðhvarfsgreining. Mátgæði og tengslatöflur.