2 Computergestützte Mathematik Masterabschlüsse Studiengänge in Tschechische Republik

Der Studiengang Computational Mathematics widmet sich der Entwicklung, Analyse, Algorithmisierung und Implementierung von Methoden zur Computerverarbeitung mathematischer Modelle. Es stellt einen Übergang von der theoretischen Mathematik zu praktisch nützlichen Ergebnissen dar. Ein Schwerpunkt liegt auf der kreativen Nutzung der Informationstechnologie und der Erstellung von Programmieranwendungen. Integraler Bestandteil des Programms ist die Überprüfung der eingesetzten Methoden. Das Studium ist eine natürliche Fortsetzung des Bachelorstudiums Allgemeine Mathematik, Zweig Numerische Analysis und Mathematische Modellierung an der Fakultät für Mathematik und Physik der Karls-Universität. Der Studiengang Computational Mathematics ist so konzipiert, dass er es ermöglicht, auch Studierende, die ein Bachelor-Studium der Mathematik einer anderen Fachrichtung oder an einer anderen Hochschule abgeschlossen haben, mit der Verpflichtung zur Ergänzung der fehlenden Kenntnisse aufzunehmen. Die Studierenden erwerben zunächst Kenntnisse der modernen Theorie der partiellen Differentialgleichungen, der linearen und nichtlinearen Funktionalanalysis, der Finite-Elemente-Methode, der Grundlagen numerischer Software und Methoden der Matrixrechnung. Später wählen die Studierenden insbesondere Wahlpflichtfächer entsprechend dem Thema ihrer Masterarbeit.

Ziel des Studiengangs „Informatik – Sprachtechnologien und Computerlinguistik“ ist es, die Absolventinnen und Absolventen auf die Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und die Entwicklung von Anwendungen für geschriebene und gesprochene Sprache vorzubereiten. Beispiele für solche Anwendungen sind Systeme zur Informationsgewinnung, Informationsextraktion und -zusammenfassung, maschinelle Übersetzung, Textanalyse, Grammatikprüfung, automatische Spracherkennung, gesprochene Dialogsysteme und Sprachsynthese. Der Schwerpunkt liegt auf einem tiefen Verständnis der formalen mathematischen und algorithmischen Grundlagen und deren praktischer Anwendbarkeit in der natürlichen Sprachverarbeitung. Studierende des Studiengangs haben die Möglichkeit, sich entweder auf theoretische Aspekte der formalen Beschreibung natürlicher Sprachen oder auf den technologieorientierten Aspekt (modernste Methoden der Statistik, des maschinellen Lernens und des Deep Learning) der Sprachdatenverarbeitung zu konzentrieren.