Нейронные сети в работе с речевыми данными

2026/2027

Статус: Майнор

Кто читает: Школа филологических наук

Где читается: Факультет гуманитарных наук

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Язык: русский

Кредиты: 5

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина посвящена получению знаний о нейронных сетях и компетенций по работе с ними. Учащиеся тренируются использовать их потенциал для анализа текста, генерации текста, учатся обучать нейросети для решения исследовательских и практических задач.

Цель освоения дисциплины

Целью курса является знакомство с нейросетевыми методами обработки текстовых данных, изучение основных архитектур нейронных сетей и их применения в филологических исследованиях. В число задач входит овладение практическими навыками работы с нейросетевыми инструментами: от классических моделей машинного обучения до больших языковых моделей (LLM), включая автоматическую разметку корпусов, распознавание текста и промпт-инжиниринг. Формируемая исследовательская компетенция включает умение самостоятельно выбирать и применять нейросетевые методы для решения конкретных филологических задач и критически оценивать результаты работы моделей.

Планируемые результаты обучения

Студент применяет нейросетевые архитектуры (полносвязные, сверточные, рекуррентные сети, трансформеры) для решения филологических задач: классификации текстов, извлечения именованных сущностей, генерации текста.
Студент выбирает и обосновывает выбор метрик качества в зависимости от типа исследовательской задачи и особенностей языковых данных.
Студент составляет эффективные промпты (с учетом структуры и контекста) для автоматического анализа, разметки и генерации текстовых данных.
Студент использует API и локальные LLM для аннотации корпусов (морфология, синтаксис, тональность, NER).
Студент критически оценивает этические и экологические ограничения при работе с LLM, учитывает риски галлюцинаций и предвзятости в филологических исследованиях.