• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Меню
Учебные курсы
ФКН
НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)
Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)
Контакты

603155 Н.Новгород,
ул. Б.Печерская, д.25/12, 301 к.
Тел: (831) 416-95-40
E-mail: kaf_pmi@hse.ru

О кафедре

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

Программирование для лингвистов

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
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, 1 модуль

Преподаватель

Лепигина Анастасия Анатольевна

Лепигина Анастасия Анатольевна

Программа дисциплины

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Данный курс призван закрепить у студентов умение решать задачи, связанные с обработкой текста (токенизация, лемматизация и т.д.), а также расширить кругозор путем знакомства с некоторыми алгоритмами (сортировок, обхода графов и др.). Кроме того, знакомство с различными инструментами и особенностями языка Python и наличие большого количества оцениваемых работ помогает студентам получить больше опыта в программировании и улучшить качество владения языком Python.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цель курса — научить студентов применять компьютерные технологии (в первую очередь, язык программирования Python) для решения возникающих на практике лингвистических задач (автоматическая обработка и анализ текстовых данных, поиск информации и др.)
  • Целями освоения дисциплины «Программирование для лингвистов» являются приобретение студентами навыков применения компьютерных технологий (в первую очередь, языка программирования Python) для решения возникающих на практике лингвистических задач, а также задач сортировки, обходов графа и нахождения в нем кратчайших путей, создания и использования собственных классов.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент решает задачи обхода графа в ширину и глубину, нахождения кратчайших путей, раскраски и визуализации графов.
  • Студент решает задачи токенизации, лемматизации текста и составления частотного словаря.
  • Студент решает задачу создания собственных классов и их использования
  • Студент решает задачу сортировки при помощи одного из рассмотренных алгоритмов
  • Знать принципы работы компиляторов и интепретаторов
  • Уметь использовать базовые алгоритмы анализа текстов
  • Уметь составлять алгоритмы и оценивать сложность алгоритма
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Инструменты обработки текста
  • Тема 1. Введение в ООП, Базовые принципы тестирования
  • Разбор и реализация некоторых алгоритмов сортировок
  • Тема 2. Система контроля версий Git, Сложность алгоритмов
  • Графы: разбор и реализация некоторых алгоритмов. Знакомство с networkx.
  • Тема 3. Структуры данных, Принципы тестирования, Принципы SOLID
  • ООП в питоне: создание классов, объектов, атрибутов и методов класса
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Практическое задание
  • неблокирующий Практическое задание
  • неблокирующий Практическое задание
  • неблокирующий Практическое задание
  • неблокирующий Практическое задание
  • неблокирующий Практическое задание
  • неблокирующий Практическое задание
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2020/2021 учебный год 4 модуль
    0.5 * Экзамен + 0.5 * Аудиторная работа
  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
    0.14 * Практическое задание + 0.14 * Практическое задание + 0.14 * Практическое задание + 0.14 * Практическое задание + 0.15 * Практическое задание + 0.14 * Практическое задание + 0.15 * Практическое задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Hetland, M. L. (2014). Python Algorithms : Mastering Basic Algorithms in the Python Language (Vol. Second edition). [New York, N.Y.]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1174465
  • Алгоритмы и структуры данных (CDIO): Учебник / Царев Р.Ю., Прокопенко А.В. - Краснояр.:СФУ, 2016. - 204 с.: ISBN 978-5-7638-3388-1
  • Саммерфилд, М. Python на практике : учебное пособие / М. Саммерфилд ; перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 338 с. — ISBN 978-5-97060-095-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/66480 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Kurdi, M. Z. (2017). Natural Language Processing and Computational Linguistics 2 : Semantics, Discourse and Applications. London, UK: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1642577
  • Алексеев, В. Е. Графы и алгоритмы : учебное пособие / В. Е. Алексеев, В. А. Таланов. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 153 с. — ISBN 5-9556-0066-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100593 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.