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蒙纳什大学马来西亚校区 / 课程

FIT5217

Natural language processing

6 credit pointsLevel 5First semesterMalaysiaFaculty of Information Technology

基本信息

学分6 credit points
开课学期First semester
校区Malaysia
考核构成
Assignment 125%
Examination (2 hours and 10 minutes)50%
Assignment 225%

开课安排1

教学期授课方式状态
First semesterTeaching activities are on-campus (ON-CAMPUS)开课

以上为该校区在官方资料中登记的全部开课安排,不是汇总。同一门课可能在多个 教学期开课,也可能不同教学期的授课方式不同。

课程简介

Natural language processing (NLP) stands as a cornerstone in the information age, made even more riveting with the rise of Generative AI and the introduction of models like LLM. NLP not only supports artificial intelligence in grasping intricate language nuances but also heralds a range of innovative applications. This unit delves into the fundamental principles of NLP, covering essential techniques for analyzing language syntax and meaning. We will also explore the neural network underpinnings of contemporary language models in the context of important real-world problems such as Machine Translation. Furthermore, we'll delve into the theoretical and practical foundations of recent LLMs.

以上为 Monash Handbook 的官方原文,版权属 Monash University,此处按本站要求转载并标注出处: 官方页面 ↗

学习成果4

官方原文(Learning outcomes),版权属 Monash University。

  1. ULO1 organise core problems and applications in NLP;
  2. ULO2 design systems to tackle NLP problems;
  3. ULO3 Evaluation of NLP models from utility & ethics, and safety perspectives.
  4. ULO4 assess various recent approaches to NLP.

教学方式与预期工作量

教学方式

Active learning

预期工作量

Minimum total expected workload to achieve the learning outcomes for this unit is 144 hours per semester typically comprising a mixture of scheduled online and face to face learning activities and independent study. Independent study may include associated reading and preparation for scheduled teaching activities. Clayton campus - no Lab in week 1.

官方原文,版权属 Monash University。

先修 / 同修要求

以下先修关系按官方来源的结构化先修字段解析,原始记号:FIT5201 OR FIT5197 OR FIT5047 OR EPM5003 OR FIT5215

FIT5201Machine learning
FIT5197Statistical data modelling
FIT5047Fundamentals of artificial intelligence
EPM5003该先修课未在本站 Monash 数据内
FIT5215Deep learning

先修链路

按官方先修字段的原始分组展开,AND / OR 的区别保留着—— 「A 或 B」和「A 与 B」在选课时是两回事。每门课点进去可以继续往下看。

满足其中一项
FIT5201Machine learning6 cp
满足其中一项
ETC5252本站暂无这门课的数据
以下全部都要
MAT9004Mathematical foundations for data science and AI6 cp
满足其中一项
FIT5145Foundations of data science6 cp
满足其中一项
FIT9136Introduction to Python programming6 cp
FIT9131本站暂无这门课的数据
FIT9133本站暂无这门课的数据
FIT5047Fundamentals of artificial intelligence6 cp
以下全部都要
满足其中一项
FIT9131本站暂无这门课的数据
FIT9133本站暂无这门课的数据
FIT9136Introduction to Python programming6 cp
满足其中一项
MAT9004Mathematical foundations for data science and AI6 cp
EPM5026本站暂无这门课的数据
EPM5027本站暂无这门课的数据
FIT5197Statistical data modelling6 cp
以下全部都要
满足其中一项
以下全部都要
EPM5026本站暂无这门课的数据
ETC5510本站暂无这门课的数据
MAT9004Mathematical foundations for data science and AI6 cp
满足其中一项
FIT9131本站暂无这门课的数据
EPM5033本站暂无这门课的数据
FIT9136Introduction to Python programming6 cp
FIT9133本站暂无这门课的数据
FIT5047Fundamentals of artificial intelligence6 cp
以下全部都要
满足其中一项
FIT9131本站暂无这门课的数据
FIT9133本站暂无这门课的数据
FIT9136Introduction to Python programming6 cp
满足其中一项
MAT9004Mathematical foundations for data science and AI6 cp
EPM5026本站暂无这门课的数据
EPM5003本站暂无这门课的数据
FIT5215Deep learning6 cp
以下全部都要
满足其中一项
FIT9136Introduction to Python programming6 cp
FIT9133本站暂无这门课的数据
满足其中一项
MAT9004Mathematical foundations for data science and AI6 cp
EPM5026本站暂无这门课的数据

互斥课程1

这些课和本课内容重叠,不能同时算进同一个学位(官方目录的 Prohibition 字段)。选了其中一门,另一门通常只能算选修学分甚至完全不计—— 这跟先修不同,先修是"没修过就不能选",互斥是"修了也不能两门都算"。

ITO5217该互斥课未在本站 Monash 数据内

原始记号:ITO5217

属于这些学位1

这门课出现在下列学位的官方结构里。反过来说:如果你读的是这些学位之一,它大概率是要修的 (必修还是选修取决于它在 Part 里的位置,点进去看结构)。

数据来源

数据来源
官方网页
handbook.monash.edu
抓取时间
2026-09-13
可信度
程序抓取,未人工核实

查看官方完整描述 ↗ — 事实性字段(代码、学分、教学期、授课方式、考核权重、先修/同修/互斥关系)与 课程简介、学习成果、教学方式、预期工作量均取自官方 Handbook; 正文版权属 Monash University,此处转载并逐处标注出处。

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