• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
RISC-V RVV efficiency for ANN algorithms

Соколов А. П., Rumyantsev K., Yakovlev P. et al.

Working papers by Cornell University. Series cond-mat.soft "arxiv.org" (. 2024.

Глава в книге
Robustness of Graphical Lasso Optimization Algorithm for Learning a Graphical Model

Valeriy Kalyagin, Ilya Kostylev.

In bk.: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. 23rd International Conference, MOTOR 2024, Omsk, Russia, June 30–July 6, 2024, Proceedings. LNCS, volume 14766. Springer, 2024. P. 337-348.

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

Компьютерная лингвистика

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направления на подготовку специалистов, способных проводить информационное моделирование предметной области и решать прикладные задачи обработки информации на высоком техническом уровне. Практическое занятие служба для получения устойчивых инструментов обработки естественного языка с использованием современных высокоуровневых языков программирования в качестве прикладного программиста для выполнения задач используется скриптовый язык Python3, также технологическая платформа Anaconda4. Для освоения учебной дисциплины студент должен владеть следующими знаниями и компетенциями: • современные методы проектирования и реализации информационных систем; • основные алгоритмы и структуры данных для быстрого поиска информации; • программирование на языках S, C++
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины "Компьютерная лингвистика" являются формирование у студентов четкого представления места и роли современных систем извлечения данных, освоение теоретических основ моделирования и обработки информации на естественном языке, понимание тенденций развития отрасли и направления перспективных исследований, изучение студентами принципов построения современных информационно-поисковых систем
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Уметь использовать векторные представления текстов для ответа на запросы
  • Уметь использовать вероятностную модель для поиска информации в тексте
  • Уметь обрабатывать тексты с помощью основных алгоритмов
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы обработки текстов
  • Представление текстов в векторном пространстве
  • Вероятностная модель извлечения информации
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.3 * Лабораторная работа + 0.3 * Лабораторная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Коэльо, Л. П. Построение систем машинного обучения на языке Python / Л. П. Коэльо, В. Ричарт , перевод с английского А. А. Слинкин. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 302 с. — ISBN 978-5-97060-330-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/82818 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Lappin, S., Fox, C., & Clark, A. (2010). The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing. Chichester, West Sussex: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=330500
  • Интеллектуальный анализ данных и систем управления бизнес-правилами в телекоммуникациях: Монография / Р.Р. Вейнберг. - Москва : НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 173 с.: 60x90 1/16. - (Научная мысль) (Обложка) ISBN 978-5-16-011350-0 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/520998
  • Информационные системы : учебное пособие / О. Л. Голицына, Н. В. Максимов, И. И. Попов. — 2-е изд. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 448 с. : ил. — (Высшее образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/953245
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 343 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/924699
  • Цифровые методы обработки информации/БорисоваИ.В. - Новосиб.: НГТУ, 2014. - 139 с.: ISBN 978-5-7782-2448-3

Авторы

  • Досов Санжар Музаффарович
  • Трехлеб Ольга Юрьевна