| Цель изучения дисциплины | Дисциплина «Обработка естественного языка в прикладных задачах» знакомит студентов с современными методами обработки естественного языка, основанными на глубоких нейронных сетях и машинном обучении. Содержание данного модуля позволяет студентам изучить, как использовать глубокие нейронные сети для классификации текстов, анализа настроений и автоматической генерации текста. В рамках дисциплины будут рассмотрены особые типы архитектуры нейронных сетей, подходящие для обработки текста: рекуррентные нейронные сети, включая LSTM и GRU, и одномерные сверточные сети. |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.В.05 |
| Формируемые компетенции | ПК-1 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
Методы и инструментальные средства решения задач с использованием систем искусственного интеллекта в зависимости от особенностей проблемной области, критерии выбора методов и инструментальных средств решения интеллектуальных задач, подходы к выбору методов и инструментальных средств систем искусственного интеллекта, процесс, стадии и методологии разработки решений на основе искусственного интеллекта. Принципы построения систем обработки естественного языка, методы и технологии искусственного интеллекта для анализа естественного языка, методы и подходы к планированию и реализации проектов по созданию систем искусственного интеллекта на основе сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка». Уметь:
Осуществлять оценку критериев выбора методов и инструментальных средств решения задач с помощью систем искусственного интеллекта н выбор методов и инструментальных средств в зависимости от особенностей проблемной и предметной областей. Применять методы и подходы к планированию и реализации проектов по созданию и поддержке системы искусственного интеллекта на основе сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка» Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
Выбирать методы и инструментальные средства искусственного интеллекта для решения задач в зависимости от особенностей проблемной и предметной областей. Реализовывать проекты в области сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка». |
| Содержание дисциплины | Лекционный материал. Лабораторный блок. Самостоятельная работа. |
| Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства | |
| Форма промежуточной аттестации | Зачет. |