Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

Кафедра ПМИ создана в 2006 году как выпускающая кафедра по направлению "Прикладная математика и информатика".

Целью деятельности кафедры «Прикладной математики и информатики» является подготовка высококвалифицированных специалистов (бакалавров и магистров) по направлению 010500 «Прикладная математика и информатика», обладающих знаниями и квалификацией, необходимыми для профессионального моделирования и информационного обеспечения экономических и бизнес процессов, анализа и обработки данных.

Научная деятельность

Кафедра выполняет межкафедральные (кафедры Информационных систем и технологий, Математики и др.) исследовательские проекты, национальные проекты в составе общих исследовательских групп (РФФИ, проекты Минобрнауки РФ и др.) с участием партнеров из Института прикладной математики им. М. Келдыша РАН, Математического института им. В. Стеклова РАН, Института прикладной физики РАН, МГУ им. М. Ломоносова, ННГУ им Н. Лобачевского. Осуществляется международное сотрудничество с различными научными центрами Европы и США.

Публикации

Книга

Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Kharlamov A. A., Pantiukhin D., Borisov V. et al.

Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Статья

On efficient algorithms for bottleneck path problems with many sources
В печати

Каймаков К. В., Malyshev D.

Optimization Letters. 2024. P. 1-11.

Глава в книге

Neural Networks for Speech Synthesis of Voice Assistants and Singing Machines

Pantiukhin D.

In bk.: Integral Robot Technologies and Speech Behavior. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 9. P. 281-296.

Препринт

DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Все публикации

Кто читает:: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:: Курс по выбору

Когда читается:: 4-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Пономаренко Александр Александрович

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина относится к блоку специальных дисциплин подготовки по данному направлению. В рамках данного курса учащийся получит представление о подходах к построению поисковых и рекомендательных систем.

Цель освоения дисциплины

Знать методы ранжирования
Понимать и уметь применять алгоритм word2vec
Понимать технологии SemanticWeb
Понимать методы измерения семантической близости

Планируемые результаты обучения

Знать принципы построения современных поисковых систем
Понимать модель Vector Space Model
Понимать и уметь использовать алгоритм word2vec, doc2vec. Понимать чем они отличаются. Знать их свойства.
Знать основные алгоритмы ранжирования

Содержание учебной дисциплины

Архитектура и общие принципы работы поисковых систем
Архитектура и общие принципы работы поисковых систем: краулеры, процесс индексирования, ранжирование
Vector Space Model
Vector Space Model. Мера семантической близости на основе косинуса угла между векторами частот слов
Латентно семантический анализ
Латентно семантический анализ. Сингулярное разложение матриц. Модель скрытых тем. Физическая интерпретация сингулярного разложения. Понижение размерности с минимальной потерей информации
WordNet и SemanticWeb
WordNet. Меры семантической близости слов. Базовые смысловые единицы – синсеты. Различные типы связей между синсетами. Меры близости основанные на структуре сети WordNet
Вложения текстов в векторные пространства: Word2Vec, Doc2Vec
Алгоритмы ранжирования на основе топологии сети
Ранжирование результатов запроса на основе топологии графа WEB. Понятие важности страницы. Алгоритм Page-Rank. Алгоритм Hits.

Элементы контроля

лабораторная работа "Обучить на корпусе текстов модель word2vec"
Самостоятельная работа "Посчитать PageRank для небольшой сети"

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.5 * лабораторная работа "Обучить на корпусе текстов модель word2vec" + 0.5 * Самостоятельная работа "Посчитать PageRank для небольшой сети"

Информационный поиск и извлечение данных

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература