7M06108 Компьютерная лингвистика в КРУ им. Байтурсынова

Дисциплины

• Обработка естественного языка на Java

  При изучении дисциплины рассматриваются различные прикладные программные интерфейсы (Application Programming Interface, API) на языке Java для поддержки NLP. Java классы для работы со строками и регулярные выражения. Ключевые операции NLP на языке Java: разделения текста на фрагменты и поиска по образцам; поиск предложений; поиск людей и именованных объектов; извлечение информации и составление аннотаций; определение частей речи.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Дисциплина нацелена на освоение базовых психологических знаний и практических умений в управлении и руководстве людьми, на формирование профессиональных управленческих компетенций с учетом современных тенденций: развития эмоционального интеллекта, устойчивого лидерства, командного взаимодействия и коммуникаций, адаптивного менеджмента. Программа ориентирована на развитие критического и управленческого мышления, навыков самоанализа и рефлексии, что особенно важно в условиях внедрения инновационных технологий, цифровой трансформации, использования ИИ, инклюзивного образования и устойчивого развития рынка труда

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Иностранный язык для специальных целей

  Целью изучения дисциплины является овладение иностранным языком, ориентированного на специализированную лексику. В процессе обучения формируются умения пользоваться научной литературой на иностранных языках, написать статью по выбранной тематике на иностранном языке, вести диалог с зарубежными коллегами на профессиональном уровне, ведению документации и деловой переписки

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Дисциплина направлена на формирование методологических и практических знаний педагогики высшей школы, развитие у магистрантов компетенций преподавания, исследовательской и проектной деятельности. Особое внимание уделяется студентоориентированному обучению, цифровым и ИИ-технологиям, критериальному оцениванию, академической коммуникации, а также продвижению социальных ценностей и организации образовательного процесса в вузовской среде

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• История и философия науки

  Целью изучения дисциплины является введение в проблематику феномена науки как предмета специального философского анализа, формирование знаний 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
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Целью изучения дисциплины является овладение навыками устного и письменного общения на иностранном языке в пределах изучаемых лексических и грамматических тем. Большое внимание уделяется развитию навыков понимания специальной и научной литературы в сфере профессиональной деятельности

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Формальные модели в лингвистике

  При изучении дисциплины рассматриваются общенаучные методы моделирования и специфика их применения в лингвистике. Типы лингвистических моделей. Теория формальных языков и грамматик. Метаязыки. Классификация лингвистических методов. Формальные методы монолингвального синхронного описания языков. Дескриптивные методы лингвистических исследований. Формальные методы изучения текста и дискурса. Основные математические модели, применяемые в системах автоматического морфологического, лексического, синтаксического анализа, модели представления знаний и их применение в обработке текстов

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные технологии управления проектами

  Дисциплина направлена на формирование у магистрантов системы теоретических знаний в области управления проектами: планирования, составления графиков, распределения ресурсов, управления задачами. Так же магистранты изучат спектр инструментов и методов с помощью специализированного программного обеспечения Microsoft Project, Asana, Trello, Jira и Basecamp и научатся применять их для решения практических задач. В результате обучения обучающиеся будут владеть необходимыми навыками и знаниями для эффективного управления проектами с помощью IT инструментов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Анализ языка

  Изучение дисциплины способствует формированию возможностей применения базовых навыков сбора, семантического, структурного и функционального анализа и обработки языковых данных. В результате изучения дисциплины магистрант будет способен понимать сущность языка как знаковой системы особого рода, анализировать и систематизировать систему, использовать основные и промежуточные языки, основные языковые и языковые единицы языка.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Языковые ресурсы

  Дисциплина способствует овладению навыками для работы с текстовыми языками и базами данных, используя вычислительные ресурсы. Магистрант будет способен: обсуждать методы создания языковых ресурсов; анализировать достоинства и недостатки различных видов деятельности; использовать принципы сохранения целостности и поддержки безопасности в базах данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка речи

  В основе дисциплины лежат модели, позволяющие использовать в качестве алгоритмов различные способы передачи сигналов: алгоритмы языкового моделирования и алгоритмы шумовых сигналов, методы глубокого обучения для создания современных систем обработки разговорного языка. В результате изучения дисциплины магистрант обучающийся будет способен: использовать различные виды моделирования, которые используются при распознавании речи и обработке языка, применять методы глубокого обучения для обработки разговорного языка в соответствии с требованиями

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Статистические методы для обработки естественного языка

  Цель дисциплины является изучение статистических методов, обычно используемых в НЛП, а также изучение способов применения этих методов к различным языковым проблемам. В результате магистрант будет способен: применять форму сравнения различных подходов к данной языковой проблеме. Распознавать задачи НЛП. Использовать классификационные методы обработки в частотном и частотном диапазонах, применяемые в задачах, сегментация, определение и распознавание речевых сигналов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Python для обработки естественного языка

  При изучении дисциплины магистранты овладевают навыками языковой обработки и Python. Изучают доступ к текстовым корпусам и лексическим ресурсам, обработке необработанного текста. А также изучаюттакие гаправления как: регулярные выражения, нормализация текста, сегментация, языковые модели, написание структурированных программ, категоризация и пометка слов, классифицирование текста, поиск информации, извлечение информации из текста, анализ структуры предложения, построение GRammars, основанных на функциях, анализ смысла предложений, управление лингвистическими данным

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии разработки лингвистических баз данных

  При изучении дисциплины рассматриваются: языковые ресурсы и базы данных для вычислительной лингвистики и их использования в обработке текстов языка. Основные принципы разработки и использования лингвистических баз данных. Методы создания языковых ресурсов. Принципы сохранения целостности и поддержки безопасности в базах данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии разработки программного обеспечения

  Дисциплина направлена на изучение технологии разработки программного обеспечения. Дисциплина позволит изучить инструментальные средства разработки и поддержки, особенности этапа проектирования, модели и метрики реализации ООП систем. Уметь разрабатывать пользовательский интерфейс различных программных систем и требований к проектированию интерфейса.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Научно-методический практикум

  Изучение данной дисциплины позволяет подготовить магистрантов к выполнению различных видов и форм научно-методической работы, как то написание обзоров и статей для участия в работе научных и научно-практических конференций и семинаров, разработка учебно-методических пособий, практика преподавания IT-дисциплин и т.п.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Цель дисциплин состоит в том, чтобы формировать способность применять методы и алгоритмы интеллектуального анализа при решении задач, касающихся неявных закономерностей в больших наборах данных. В результате изучения дисциплины у магистрантов формируются способности: исследовать неявные закономерности в наборе данных; определять размер и сложность информации; использовать методы интеллектуального анализа данных; понимать проблемы внедрения Data Mining

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы получения и извлечения информации

  При изучении дисциплины рассматриваются современные проблемы прикладной математики и информатики, проблемы обработки и анализа информации, методы извлечения данных. Аппаратные ресурсы для решения задач анализа и обработки данных; алгоритмы анализа и обработки большого объема данных с применением моделей Data Mining; оценка эффективности алгоритмов анализа и обработки большого объема данных

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии машинного обучение для ОЕЯ

  При изучении дисциплины рассматриваются: основные принципы машинного обучения; теория вероятностей и принципы статистического вывода к данным естественного языка; стандартные программные пакеты для машинного обучения; методы классификации, методы прогнозирования, методы кластеризации, методы композиции алгоритмов; построение различных моделей машинного обучения и рассмотрение способов оценки качества моделей

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии машинного перевода

  Формирование способностей работать с системами машинного перевода для разработки эффективных алгоритмов машинного перевода. В результате изучения дисциплины обучающийся будет способен: демонстрировать представление о месте теоретической лингвистики в задачах, решаемых компьютерной лингвистикой; представить важнейшие области междисциплинарных исследований на стыке лингвистики и смежных дисциплин.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять на практике новейшие достижения в области педагогической деятельности.
• Заниматься синтезом речи и машинным переводом.
• Анализировать грамматическую систему казахского и других языков.
• Уметь эффективно интегрировать ИТ-решения в пользовательскую среду.
• Применять синтаксический и семантический анализ к естественному языку.
• Осуществлять научную и деловую коммуникацию на родном и иностранном языке.
• Создавать и тестировать модели для улучшения и разработки нового программного обеспечения в таких областях, как распознавание речи, проверка грамматики, разработка словарей и многое другое.
• Проводить информационно-аналитическую и информационно-библиографическую работу с привлечением современных информационных технологий; использовать информационные и компьютерные технологии в сфере образования.
• Владеть современными технологиями управленческих решений и обладать способностями руководства, лидерства и межличностной коммуникации в управленческой среде.
• Демонстрировать знание основных задач интеллектуального анализа данных, анализировать и интерпретировать результаты, проектировать специализированные лингвистические базы данных.
• Использовать современные подходы, основанные на технологиях искусственного интеллекта, к анализу и обработке текстовой информации, применять теорию формальных концепций, а также адаптировать и использовать основные алгоритмы обработки естественного языка и поиска информации на казахском языке.
• Знать методологию научного познания; принципы и структуру организации научной деятельности, иметь навыки научно-исследовательской деятельности.

Похожие ОП