Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Введение в text-mining

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация - РПД ВведTextMin МОАИС бак 2021.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - МУ ВведTextMin МОАИС бак 2021.pdf

Аннотация

1. Цели и задачи изучения дисциплины Данная дисциплина ставит своей целью изучение основных задач и методов обработки и анализа ЕЯ-текстов, а также освоение программных систем и инструментов, в которых реализованы данные методы. Задачи курса:1) знакомство с основными моделями и основными понятиями технологии text mining; 2) формирование у обучаемых умений интеллектуального анализа ЕЯ-текстов? создания чат-ботов;3) знание программных средств, языков программирования, программных библиотек, используемых для предпроцессинга и интеллектуального анализа размеченного текста;4) формирование готовности к применению автоматизированных методов обработки, формализации, кластеризации и классификации ЕЯ-текста с применением технологий глубокого обучения. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Содержание учебной дисциплины включает 32 часа лекционных и 32 часа практических занятий. Дисциплина обеспечивает теоретическую и практическую подготовку в области интеллектуального анализа естественно-языкового текста русского языка. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в формируемую часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 3-м году обучения с трудоемкостью освоения - 4.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки - предшествующие дисциплины: Алгебра и теория чисел 1, Информатика, Математический анализ 1, Основы программирования, Алгебра и теория чисел 2, Математический анализ 2, Программирование, Дискретная математика, Учебная практика: научно-исследовательская работа (получение первичных навыков научно-исследовательской работы), Математический анализ 3, Теория вероятностей и математическая статистика, Теория графов, Геометрия и топология 1, Дифференциальные уравнения, Администрирование корпоративных компьютерных сетей, Методы вычислений, Геометрия и топология 2, Методы оптимизации, Мягкие вычисления, Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных, Производственная практика 1: Научно-исследовательская работа; - последующие дисциплины: Интеллектуальный анализ данных, Методы математической статистики в научных исследованиях, Системы искусственного интеллекта, Технология разработки программного обеспечения, Функциональное программирование, Администрирование корпоративных информационных систем, Инструменты администрирования баз данных, Мультиагентные системы, Инженерия знаний, Искусственные нейронные сети, Технология разработки параллельных программ, Машинное обучение в цифровой экономике, Рекурсивно-логическое программирование, Web-технологии, Производственная практика 2: Научно-исследовательская работа, Математические основы криптографии, Прикладной системный анализ, Системы поддержки принятия решений, Теория языков и трансляций, Производственная практика 3: Научно-исследовательская работа, Подготовка к процедуре защиты и защита выпускной квалификационной работы. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК-2. Способность проводить под научным руководством исследование на основе существующих методов в конкретной области профессиональной деятельности. УК-1. Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач.