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

Теория вероятностей и математическая статистика. 2-е изд.

Колданов А. П., Колданов П. А.

М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.

Статья

Finding Weakly Correlated Nodes in Random Variable Networks

Koldanov P., Alexander Koldanov, Semenov D.

Operations Research Forum. 2024. Vol. 5.

Глава в книге

ALOE: Boosting Large Language Model Fine-Tuning with Aggressive Loss-Based Elimination of Samples

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

In bk.: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain. Vol. 392. IOS Press Ebooks, 2024. P. 3980-3986.

Препринт

The Gamma-Theta Conjecture holds for planar graphs

Taletskii D.

math. arXiv. Cornell University, 2024

Все публикации

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

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 4-й курс, 3 модуль

Преподаватели

Демидовский Александр Владимирович

Тугарев Артем Михайлович

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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

Содержание учебной дисциплины

Архитектура и общие принципы работы поисковых систем
Vector Space Model
Латентно семантический анализ
WordNet и SemanticWeb
Вложения текстов в векторные пространства: Word2Vec, Doc2Vec
Алгоритмы ранжирования на основе топологии сети

Элементы контроля

Устный экзамен
Лабораторные работы
Рассматриваются современные нейросетевые языковые модели и компьютерные инструменты для работы с ними в решении повседневных задач компьютерного лингвиста

Промежуточная аттестация

2024/2025 3rd module
0.4 * Лабораторные работы + 0.6 * Устный экзамен

Список литературы

Авторы

Климова Маргарита Андреевна
Демидовский Александр Владимирович

Информационный поиск и извлечение данных