| Цель изучения дисциплины | Цифровые технологии в настоящее время являются неотъемлемой частью любой сферы профессиональной деятельности, в том числе лингвистики. И если когда-то использование компьютеров и соответствующих программ в лингвистических исследованиях, переводе и в обучении языку не являлось обязательным, то сегодня уже со студенческой скамьи будущим преподавателям иностранных языков, переводчикам и лингвистам-исследователям необходимы компетенции, связанные с использованием информационных технологий в своей профессиональной сфере деятельности. Таким образом, цель курса – научить студентов использовать возможности, предоставляемые современными компьютерными технологиями, сформировать культуру использования цифровыми компьютерными технологиями. |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.О.02 |
| Формируемые компетенции | ОПК-6 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
ОПК-6.1. Знает современные информационные технологии и программные средства, в том числе отечественного производства, подходы их использования в профессиональной деятельности; понимает роль цифровой культуры в информационном обществе и профессиональной деятельности. Уметь:
ОПК-6.2. Умеет анализировать массивы данных с использованием современных программных средств; применять инструменты цифровой культуры в принятии организационно-управленческих решений. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
ОПК-6.3. Владеет приемами и методами анализа массивов данных; навыками использования информационно-коммуникационных технологий и программных средств в цифровой среде для взаимодействия с обществом, и решения цифровых задач в профессиональной деятельности. |
| Содержание дисциплины | Раздел 1. Введение в программирование на языке Python, знакомство со средами разработки Jupyter Notebook и GoogleColab. Раздел 2. Загрузка данных в рабочую среду. Визуализация данных и описательная статистика. Корреляционно-регрессионный анализ. Раздел 3. Типовые задачи машинного обучения: кластеризация, классификация и регрессия. Раздел 4. Введение в нейронные сети и глубокое обучение. Раздел 5. Сверточные нейронные сети в задачах анализа изображений. Раздел 6. Нейронные сети в задачах анализа текста. Конструирование чат-ботов. Раздел 7. Сервисы, использующих технологии искусственного интеллекта. |
| Виды учебной работы | Лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
1. Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно);
2. Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); 3. Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 4. 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); 5. AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); 6. ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); 7. LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); 8. Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); 9. Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); 10. Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); 11. Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); 12. Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) 1. Электронно-библиотечная система «Университетская библиотека online» (Контракт № 389-44/17 от 06.03.2017) (http://biblioclub.ru)
2. Электронно-библиотечная система издательства «Лань» (Контракт № 1805-44/16 от 14.10.2016; контракт № 426-223/17 от 13.03.2017) (http://e.lanbook.com). 3. Электронно-библиотечная система Алтайского государственного университета (Свидетельство о государственной регистрации база данных № 2014620457 от 20.03.2014) (http://elibrary.asu.ru). 4. Свободная энциклопедия "Википедия": http://ru.wikipedia.org; 5. Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru 6. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ |
| Форма промежуточной аттестации | Экзамен. |