7M06108 Компьютерлік лингвистика в Ахмет Байтұрсынов атындағы Қостанай өңірлік университеті

Пәндер

• Java-да табиғи тілді өңдеу

  Пәнді оқу кезінде NLP қолдау үшін Java тілінде әртүрлі қолданбалы бағдарламалық интерфейстер (Application Programming Interface, API) қарастырылады. Жолдармен жұмыс істеуге арналған Java сыныптары және тұрақты өрнектер. Java тіліндегі NLP негізгі операциялары: мәтінді фрагменттерге бөлу және үлгілер бойынша іздеу; ұсыныстарды іздеу; адамдар мен аталған объектілерді іздеу; ақпарат алу және аннотация жасау; сөйлеу бөліктерін анықтау.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Пән адамдарды басқарудағы негізгі психологиялық білім мен практикалық дағдыларды игеруге, қазіргі тенденцияларды ескере отырып, кәсіби басқару құзыреттерін қалыптастыруға бағытталған: эмоционалды интеллекті дамыту, тұрақты көшбасшылық, командалық өзара әрекеттесу және коммуникация, бейімделу менеджменті. Бағдарлама сыни және басқарушылық ойлауды, өзіндік талдау және рефлексия дағдыларын дамытуға бағытталған, бұл әсіресе инновациялық технологияларды енгізу, цифрлық трансформация, ЖИ қолдану, инклюзивті білім беру және еңбек нарығының тұрақты дамуы жағдайында маңызды

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Арнайы мақсаттар үшін шет тілі

  Пән арнайы сөздікке бағытталған шет тілін үйренуге бағытталған, шетелдік әріптестер-мен кәсіби деңгейде, құжаттамамен және іскерлік хат-хабармен диалог жүргізу мүмкіндігіне назар аударылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Пән жоғары мектеп педагогикасы бойынша әдіснамалық және практикалық білімдерін дамытуға, магистранттардың оқу-әдістемелік, ғылыми-зерттеу және жобалық қызмет құзыреттерін дамытуға бағытталған. Студентке бағытталған оқыту үрдісінде сандық және ЖИ-технологияларына, критериалды бағалауға, академиялық коммуникацияға, сондай-ақ әлеуметтік құндылықтарды ілгерілетуге және университет жағдайында білім беру процесін ұйымдастыруға ерекше көңіл бөлінеді

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Пән ғылым феноменінде арнайы философиялық талдау пәні ретінде қаралады, ғылым негіздері мен теориясы туралы, ғылымның даму заңдылықтары мен ғылыми білімнің құрылымы туралы, мамандық және әлеуметтік институттар ретіндегі Ғылым туралы, ғылыми зерттеулер жүргізу әдістері туралы, қоғамның дамуындағы ғылымның рөлі туралы білімді қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Бұл пәнді оқу кезінде магистрлер оқытылатын лексикалық және грамматикалық тақырыптар шегінде шет тілінде ауызша және жазбаша қарым-қатынас дағдыларын меңгереді. Кәсіби қызмет саласында арнайы және ғылыми әдебиетті түсіну дағдыларын дамытуға көп көңіл бөлінеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Лингвистикадағы ресми модельдер

  Пәнді оқу кезінде модельдеудің жалпы ғылыми әдістері және оларды лингвистикада қолдану ерекшеліктері қарастырылады. Лингвистикалық модельдердің түрлері. Ресми тілдер мен грамматика теориясы. Мета тілдер. Лингвистикалық әдістердің жіктелуі. Тілдерді монолингвальды синхронды сипаттаудың ресми әдістері. Лингвистикалық зерттеулердің дескриптивті әдістері. Мәтін мен дискурсты зерттеудің ресми әдістері. Автоматты морфологиялық, лексикалық, синтаксистік талдау жүйелерінде қолданылатын негізгі математикалық модельдер, білімді ұсыну модельдері және оларды мәтіндерді өңдеуде қолдану

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жобаларды басқарудың қазіргі технологиясы

  Магистранттарға арналған жобалық менеджмент саласындағы теориялық білімдер жүйесін дамытуға бағытталған: жоспарлау, жоспарлау, ресурстарды бөлу, тапсырмаларды басқару. Магистранттар сонымен қатар арнайы бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдалана отырып, бірқатар құралдар мен әдістерді зерттейді. Microsoft Жоба, Asana, Trello, Jira және Basecamp және оларды практикалық есептерді шешуде қолдануды үйрену. Оқыту нәтижесінде магистранттар АТ құралдарын пайдалана отырып, жобаны тиімді басқару үшін қажетті дағдылар мен білімге ие болады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Тілдік талдау

  Пәнді оқу тілдік мәліметтерді жинау, семантикалық, құрылымдық және функционалдық талдау және өңдеу базалық дағдыларын қолдану мүмкіндіктерін қалыптастыруға ықпал етеді. Пәнді оқу нәтижесінде магистрант тілдің мәнін ерекше түрдегі белгі жүйесі ретінде түсіне алады, жүйені талдау және жүйелеу, негізгі және аралық тілдерді, тілдің негізгі тілдік және тілдік бірліктерін қолдана алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Тілдік ресурстар

  Пән есептеу ресурстарын қолдана отырып, мәтіндік тілдермен және мәліметтер базасымен жұмыс істеу дағдыларын игеруге ықпал етеді. Магистрант: тілдік ресурстарды құру әдістерін талқылауға; әр түрлі қызмет түрлерінің кемшіліктері мен кемшіліктерін талдауға; деректер базасында тұтастықты сақтау және қауіпсіздікті қолдау принциптерін пайдалануға қабілетті болады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сөйлеуді өңдеу

  Пән негізінде Алгоритмдер ретінде сигналдарды берудің әртүрлі тәсілдерін қолдануға мүмкіндік беретін модельдер жатыр:тілдік модельдеу алгоритмдері және Шу сигналдарының алгоритмдері, сөйлесу тілін өңдеудің заманауи жүйелерін құру үшін терең оқыту әдістері. Пәнді оқу нәтижесінде магистрант білім алушы: сөйлеуді тану және тілді өңдеу кезінде қолданылатын модельдеудің әртүрлі түрлерін, сондай-ақ сөйлесу тілін өңдеу кезінде олардың күшті және әлсіз жақтарын бөлуді қолдана алады.; Талаптарға сәйкес сөйлеу тілін өңдеу үшін терең оқыту әдістерін қолдану

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Табиғи тілді өңдеудің статистикалық әдістері

  Пәннің мақсаты-НЛП-да жиі қолданылатын статистикалық әдістерді зерттеу, сонымен қатар осы әдістерді әртүрлі тілдік проблемаларға қолдану тәсілдерін зерттеу. Нәтижесінде магистрант қабілетті болады: осы тілдік проблемаға әртүрлі тәсілдерді салыстыру формасын қолдана алады. NLP тапсырмаларын тану. Есептерде қолданылатын жиілік және жиілік диапазондарында өңдеудің жіктеу әдістерін қолданыңыз, сөйлеу сигналдарын сегментациялау, анықтау және тану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Табиғи тілдерді өңдеуге арналған Python

  Пәнді оқытуда барысында қарастырылады: Тілдерді өңдеу және Python. Мәтіндік корпустарға және лексикалық ресурстарға қол жеткізу. Өнделмеген мәтінді өңдеу. Регулярлық өрнектер. Мәтінді нормализациялау. Сегментация. Тілдік модельдер. Құрылымдық бағдарламалар жазу. Сөздерді санаттау. Сөздерді белгілеу. Мәтінді сыныптау. Ақпаратты іздеу. Мәтіннен ақпарат шығару. Сөйлем құрылымын талдау. Функцияларға негізделген GRammars құру. Сөйлемдердің мағынасын талдау. Лингвистикалық деректерді басқару.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Лингвистикалық деректер базасын әзірлеу технологиялары

  Пәнді оқу кезінде мыналар қарастырылады: есептеу лингвистикасына арналған тілдік ресурстар мен мәліметтер базасы және оларды тіл мәтіндерін өңдеуде қолдану. Лингвистикалық деректер базасын әзірлеу мен пайдаланудың негізгі принциптері. Тілдік ресурстарды құру әдістері. Деректер базасында тұтастықты сақтау және қауіпсіздікті қолдау принциптері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Программалық қамтаманы құру технологиялары

  Пән бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу технологиясын зерттеуге бағытталған. Пән жобалау және қолдау құралдарын, жобалау кезеңінің ерекшеліктерін, OOP жүйелерінің модельдері мен өлшемдерін зерттеуге мүмкіндік береді. Әр түрлі бағдарламалық жүйелердің пайдаланушы интерфейсін және интерфейсті жобалауға қойылатын талаптарды жасай білу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Ғылыми-әдістемелік практикум

  Бұл пәнді оқу магистранттарға ғылыми және ғылыми-әдістемелік жұмыстың әртүрлі түрлерін орындау, мысалы, ғылыми және ғылыми конференциялар мен семинарларға қатысуға арналған мақалалар мен мақалалар жазу, оқу-әдістемелік құралдарды әзірлеу, АТ және т.б. пәндердін педагогикалық тәжірибесін дайындауға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Деректерді іздеу

  Пәннің мақсаты-үлкен деректер жинағындағы айқын емес заңдылықтарға қатысты есептерді шешуде интеллектуалды талдау әдістері мен алгоритмдерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда мынадай қабілеттер қалыптасады: деректер жинағындағы айқын емес заңдылықтарды зерттеу; ақпараттың көлемі мен күрделілігін анықтау; деректерді интеллектуалды талдау әдістерін қолдану; Data Mining енгізу мәселелерін түсіну

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпаратты алу және шығару әдістері

  Пәнді оқу кезінде қолданбалы математика мен информатиканың заманауи мәселелері, ақпаратты өңдеу мен талдаудың мәселелері, деректерді шығару әдістері қарастырылады. Деректерді талдау және өңдеу мәселелерін шешуге арналған аппараттық ресурстар; Data Mining модельдерін қолдану арқылы деректердің үлкен көлемін талдау және өңдеу алгоритмдері; үлкен көлемді деректерді талдау және өңдеу алгоритмдерінің тиімділігін бағалау. Үлкен деректерді өңдеу мен сақтаудың заманауи тәсілдері

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• ТӨӨ арналған машиналық оқыту технологиясы

  Пәнді оқу кезінде қарастырылады: машиналық оқытудың негізгі принциптері; ықтималдықтар теориясы және табиғи тілдік деректерге статистикалық шешімдер шығару принциптері; машиналық оқытуға арналған стандартты бағдарламалық пакеттер; жіктеу әдістері, болжау әдістері, Байестік әдістері, кластерлеу әдістері, алгоритмдік композиция әдістері; машиналық оқытудың әртүрлі модельдерінің құру және модельдердің сапасын бағалау тәсілдерін қарастыру

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық аударма технологиялары

  Пән мақсаты магистранттардың компьютерлік аударма жүйелерімен тиімді машина аудару алгоритмдерін жасау үшін жұмыс істеу қабілетін дамыту. Пәнді оқу нәтижесінде білім алушылар қабілетті болады: компьютерлік лингвистика арқылы шешілетін мәселелерде теориялық лингвистикалық орынның тұжырымдамасын көрсету; лингвистиканың және сабақтас пәндердің

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Оқыту саласындағы соңғы жетістіктерді тәжірибеге енгізу.
• Сөйлеуді синтездеу және машинамен аудару.
• Қазақ және басқа тілдердің грамматикалық жүйесін талдау.
• АТ шешімдерін пайдаланушы ортасына тиімді біріктіре білу.
• Табиғи тілге синтаксистік және семантикалық талдауды қолдану.
• Ана және шет тілдерінде ғылыми қарым-қатынас жасау.
• Тілді тану, грамматиканы тексеру, сөздіктерді әзірлеу және т.б. сияқты салаларда жаңа бағдарламалық жасақтаманы жақсарту және әзірлеу үшін модельдерді жасау және сынау.
• Ақпараттық-талдамалық және ақпараттық-библиографиялық жұмыстарды заманауи ақпараттық технологияларды тарту арқылы жүзеге асыру; білім беруде ақпараттық және компьютерлік технологияларды пайдалану.
• Басқару шешімдерінің заманауи технологияларына ие болу және басқару ортасындағы, көшбасшылық және тұлғааралық қарым-қатынас дағдыларына ие болу.
• Деректерді интеллектуалды талдаудың негізгі міндеттерін білуін көрсету, нәтижелерді талдау және интерпретациялау, арнайы лингвистикалық деректер базасын жобалау.
• Мәтіндік ақпаратты талдау мен өңдеуде жасанды интеллект технологияларына негізделген заманауи тәсілдерді қолдану, формальды ұғымдар теориясын қолдану және қазақ тілінде табиғи тілді өңдеу мен ақпаратты іздеудің негізгі алгоритмдерін бейімдеу және пайдалану.
• Ғылыми білімнің әдіснамасын білу; ғылыми қызметті ұйымдастырудың принциптері мен құрылымы, ғылыми-зерттеу жұмыстарының дағдылары бар.

Ұқсас БББ