✅Вариант страницы одобрен авторами курса

<aside> 💡 Курс разработан при поддержке фонда и рекомендован к прослушиванию студентами в рамках Академической программы по искусственному интеллекту.

</aside>

Формат курса:

Курс является спецкурсом по выбору для студентов бакалавриата 3-4 курса и читается в осеннем семестре. Для студентов 4 курса бакалавриата кафедры СП факультета ВМК МГУ курс является обязательным. Также спецкурс могут посещать аспиранты.

Преподаватели:

Турдаков Денис Юрьевич

кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры СП, ВМК МГУ.

Основные научные интересы: обработка естественного языка, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, анализ социальных сетей, распределенная обработка данных.

643A2742.png

Майоров Владимир Дмитриевич

математик 1 категории кафедры СП, ВМК МГУ.

Основные научные интересы: обработка текстов на естественном языке, машинное обучение, искусственный интеллект, математические методы интеллектуального анализа данных, базы знаний.

DSC_7870.png

Аннотация:

Спецкурс предназначен для студентов, желающих получить знания и практические навыки в области обработки текстовой информации. Курс знакомит слушателей с основными проблемами компьютерной обработки текстов и современными подходами к их решению. Рассматриваются как фундаментальные понятия и идеи, так и современные исследования в данной области. Особое внимание уделяется применению методов машинного обучения, которые активно развиваются в настоящее время и показывают лучшие результаты. Актуальность обработки текстовой информации на естественном языке связана с ростом количества документов, доступных для автоматической обработки, потребностью в их анализе и наличием вычислительных ресурсов.

Практикум:

Большинство современных задач обработки текстов не имеют точного решения, а точность и полнота существующих алгоритмов зависит от данных, с которыми они работают. В качестве практического задания студентам предлагается попробовать самостоятельно решить несколько таких задач, применяя знания, полученные в теоретической части курса.

Примеры задач: