7M06101 Вычислительная лингвистика в КазНУ им. аль-Фараби

Дисциплины

• Педагогика высшей школы

  Цель – формирование способности к педагогической деятельности в вузе на основе знаний дидактики высшей школы, теорий воспитания и менеджмента образования, анализа и самооценки преподавательской деятельности. Курс рассматривает проектирование образовательной деятельности будущего преподавателя с применением КТО, реализации Болонского процесса, овладения лекторским, кураторским мастерством с использованием стратегий и методов обучения/воспитания и оценивания (TLA-стратегий).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  Курс вводит в проблематику феномена науки как предмета специального философского анализа, формирует знания об истории и теории науки; о закономерностях развития науки и структуре научного знания; о науке как профессии и социальном институте; о методах ведения научных исследований; о роли науки в развитии общества.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Анализ языка

  Понятие языкового знака и системы. Язык как средство представления информации. Уровни анализа языка- Лексический, Морфологический Семантический анализ и синтез. Денотативные аспекты слова, словосочетание. Предложение и способы автоматического обнаружения синтаксической структуры. Проблемы генерации предложений и текста.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Языковые ресурсы

  Цель дисциплины формирование способности магистрантов работать с языковыми ресурсами и базами данных для вычислительной лингвистики для их использования в обработке текстов языка; использовать принципы сохранения целостности и поддержки безопасности в базах данных; создавать запросы к базам данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Статистические методы для обработки естественного языка

  Цель дисциплины изучение различных статистических методов, обычно используемых в обработке естественного языка, и изучение способов применения этих методов к различным языковым проблемам. Этот курс охватывает широкий спектр тем в обработке естественного языка, , классификацию текста и лексическое устранение неоднозначности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Информационные технологии для NLP

  Изучение современных информационных технологии и инструментов для NLP. Уровни анализа языка. Лексический уровень языка в автоматической обработке. Денотативные аспекты слова, словосочетание. Предложение и способы автоматического обнаружения синтаксической структуры. Способы кодирования смыслового содержания текста и автоматической его обработки. Естественно-языковые интерфейсы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Формальные грамматики

  Цель дисциплины формирование способности магитстрантов работать с формальными грамматиками естественных языков для совершенствования моделей обработки естественных языков. демонстрировать понимание формального аппарата для описания алгоритмических языков: системы регулярных выражений, контекстно-свободные грамматики, конечные автоматы без памяти и со стековой памятью;

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Вычислительная морфология

  Цель дисциплины формирование способности магистрантов работать с формальными моделями автоматической обработки текстов на естественном языке для задач машинного обучения. применять в исследовательской и прикладной деятельности современные языки программирования и языки манипулирования данными, операционные системы, пакеты программ и т.д.;

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Обработка речи

  Цель дисциплины сформировать способность применения скрытых марковских моделей для моделирования изменяющихся во времени сигналов, принципов языкового моделирования и стратегий уменьшения шумовых сигналов, методов глубокого обучения для создания современных систем обработки разговорного языка.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии программирования для NLP

  Цель дисциплины изучить язык Python и научиться применять его для решения задач анализа данных и машинного обучения в NLP . Основные конструкции и идиомы языка Python;, использовать и применять углубленные знания в области в NLP

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Организация и планирование научных исследований (англ.)

  Цель дисциплины сформировать у магистрантов навык к проведению научных исследований, научно-методической работы, социализации обучающихся и обеспечение их участия в системе корпоративного управления ОВПО. Дисциплина направлена на взаимодействование со стейкхолдерами, участие в исследовательских проектах в области традиционных и новых медиа, формулирование исследовательской задачи, сбор данных для проведения анализов и получения результатов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы машинного обучения в обработке естественного языка

  В содержание дисциплины входит выявление видов задач, решаемых методами машинного обучения, и выбор подходящих методов; изучение методов классификации (метрических, логических, линейных), методов прогнозирования , методов кластеризации, методов композиции алгоритмов; построение различных моделей машинного обучения и рассмотрение способов оценки качества моделей.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Цель дисциплины: сформировать способность применять важнейшие аспекты сферы управления в процессе профессионального становления. В рамках курса раскрываются предмет, основные принципы психологии управления, личность в управленческих взаимодействиях, управление поведением личности, психология управления групповыми явлениями и процессами, психологические особенности личности руководителя, индивидуальный стиль управления, психология влияния в управленческой деятельности, управление конфликтными ситуациями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель дисциплины заключается в приобретении и совершенствовании компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, способных конкурировать на рынке труда, т.к. через иностранный язык будущий магистр получает доступ к академическим знаниям, новым технологиям и современной информации, позволяющих использование иностранного языка как средства общения в межкультурной, профессиональной и научной деятельности будущего магистра.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Понимание естественного языка

  Дисциплина нацелена на овладение магистрантами основами автоматической обработки текстов, написанных на естественном языке. Это предполагает не только умение использовать готовые приложения для лингвистического анализа, но и понимание принципов их работы, а также знакомство с базовыми математическими моделями, лежащими в основе современной компьютерной лингвистики.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение

  Цель дисциплины формирование способности использования моделей и методов глубокого обучения для внедрения, обучения и валидации нейронных сетей, а также улучшение понимания текущих исследований в области обработки текстов. Применять инструменты и проектировать и реализовывать системы глубокого обучения к решению практических задач обработки и анализа текстов;

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Методы поиска и извлечения информации

  Цель дисциплины: формирование у магистрантов необходимой теоретической базы и практических навыков, которые позволят всесторонне и системно понимать современные проблемы прикладной математики и информатики, проблемы обработки и анализа информации и методы извлечение данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Модели и методы нейронных сетей в NLP

  Курс вводит в проблематику обработки естественных языков и машинного обучения, формирует знания о простых и продвинутых векторных представлениях слов, архитектуре и моделях нейронных сетей. изучение вопросов конструирования сетей, обучения и подбора параметров; изучение рекуррентных и рекурсивных нейронных сетей и их применении в областях NLP.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технология сентимент анализа

  Цель дисциплины – формирование теоретических знаний о методах и инструментах, используемых для сентимент анализа, об областях применения сентимент анализа, а также практических навыков в сборе данных, предобработке текстов, определении настроений, классификации настроений и визуализации результатов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технологии машинного перевода

  Цель дисциплины формирование способностей магистрантов работать с системами машинного перевода для разработки эффективных алгоритмов машинного перевода. В результате изучения дисциплины обучающийся будет способен: применять полученные при разработке автоматических систем результаты для извлечения новых знаний о естественном языке; оценивать гибридные и статистические подходы и приемы машинного обучения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Целью дисциплины является формирование способностей использовать теоретические и практические знания при работе с данными различных объемов и сложности. Дисциплина направлена на изучение методов сбора данных, их обработки и анализа для дальнейшего выявления закономерностей, присущих изучаемому явлению.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Онтологии и семантические технологии

  Цель дисциплины формирование способностей магистрантов проектировать и реализовать программные решения в сфере семантических технологий. При изучении дисциплин будут рассмотрены следующие аспекты: цели и задачи использования методов и средств представления знаний, основные типы представления информации и знаний и др.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Обсуждать методологии и технологические достижения в области вычислительной лингвистики и обработки естественного языка;
• Выбирать методологии и технологии для решения задач обработки естественного языка;
• Исследовать задачи перевода текста и использовать автоматизированные средства;
• Проводить аналитические процессы с текстовыми данными
• Разрабатывать алгоритмы и приложения для проведения семантического, синтаксического, морфологического анализа естественного языка;
• Использовать инструменты ОЕЯ (обработка естественного языка) для анализа больших наборов документов, определения тематики и реферирования;
• Разрабатывать языковые ресурсы и инструменты для ОЕЯ (обработка естественного языка);
• Применять методы глубокого обучения, нейронных сетей для решения задач ОЕЯ и прикладных задач искусственного интеллекта;
• Создавать параллельные и сопоставимые корпуса между иностранными языками;
• Вносить собственный оригинальный вклад в развитие сферы вычислительной лингвистики: подготовить на основе результатов выполненных исследований публикации, научно-технические отчеты, отзывы;
• Вести научно-педагогическую деятельность, участвовать в разработке образовательных и методических материалов для преподавания дисциплин по направлению образовательной программы «Вычислительная лингвистика»;
• Формировать решения проблем, основанные на исследованиях в области информационных систем, путем интеграции знаний из новых или междисциплинарных областей и с учетом социальных, этических, лингвистических и научных соображений

Похожие ОП