Digital Legal Studies: Computational Data Analysis - HSSO12

• Anglický název: Digital Legal Studies: Computational Data Analysis
• Zajišťuje: Zahraniční oddělení (22-ZO)
• Fakulta: Právnická fakulta
• Platnost: od 2025
• Semestr: letní
• Body: 0
• E-Kredity: 5
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:písemná
• Rozsah, examinace: letní s.:2/0, Zk [HT]
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Způsob výuky: prezenční
• Úroveň: základní
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: JUDr. Mgr. Tomáš Dumbrovský, LL.M., Ph.D., J.S.D.
• Vyučující: JUDr. Mgr. Tomáš Dumbrovský, LL.M., Ph.D., J.S.D.
• Neslučitelnost : HPOP0000, HPOP3000, HP0681

Anotace

Digital Legal Studies: Computational Data Analysis

Artificial intelligence is transforming the legal field—from supporting legal research and analyzing court decisions to predicting case outcomes. This course introduces students to foundational computational methods for legal analysis, with a focus on natural language processing (NLP) and machine learning.

The course begins with an introduction to essential Python libraries and data structures. Students will then learn how to collect and preprocess legal data. Finally, we will explore techniques for classifying and analyzing legal texts using machine learning and NLP.

Emphasizing hands-on learning, the course is structured around practical exercises using real-world legal datasets, including court decisions, contracts, and regulatory documents.

Poslední úprava: Marešová Svatava, Ing. (25.06.2025)

Sylabus

1. Python for Legal Studies (Basic Syntax, Data Structures, and Libraries)

2. Collecting Legal Data Using AI

3. Collecting Legal Data by Web Scraping

4. Using APIs for Data Collection

5. Legal Text Processing (Tokenization, Stemming, TF-IDF)

6. Natural Language Processing – Topic Modelling

7. Natural Language Processing – Sentiment Analysis

8. Natural Language Processing – Named Entity Recognition

9. Classifying Legal Data Through Unsupervised Machine Learning Classification

10. Classifying Legal Data Through Supervised Machine Learning Classification

Poslední úprava: Marešová Svatava, Ing. (25.06.2025)