Основы искусственного интеллекта для анализа текстов

2025/2026

Статус: Дисциплина общефакультетского пула

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Касьяненко Дарья Алексеевна, Климов Александр Антонович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Основы искусственного интеллекта для анализа текстов» формирует у студентов практические навыки применения методов машинного обучения и обработки естественного языка на языке программирования Python. Особенностью курса является индивидуальный проектный трек: каждый студент разрабатывает собственный исследовательский проект в области анализа текстовых или иных данных, сопровождаемый консультациями с преподавателем.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических компетенций в области анализа данных и обработки естественного языка, необходимых для проведения самостоятельных исследований с применением инструментов ML и искусственного интеллекта в востоковедческом контексте.

Планируемые результаты обучения

Результатом освоения данного курса является умение студентов применять анализ данных для решения различных задач в рамках реального проекта.
Студенты изучают основные статистические методы анализа данных (корреляция, линейная и логистическая регрессия);
Студенты рассмотривают ключевые методы обработки естественного языка (токенизация, лемматизация, стемминг, построение n-грамм, удаление стоп-слов);
Студенты изучают принципы тематического моделирования и анализа тональности текстов.
Студенты учатся реализовывать методы анализа данных и текста на языке Python.
Студенты учатся формулировать количественную исследовательскую задачу и выбирать адекватный инструментарий и методологию для её решения;
Студенты интерпретируют результаты количественного и текстового анализа применительно к востоковедческому материалу.
Студенты получают навыки работы с актуальными Python-библиотеками для анализа данных и текста (pandas, scikit-learn, nltk, pymorphy3 и т.д.);
Студенты получают опыт в самостоятельной разработке исследовательского проекта от постановки задачи до представления результатов.

Содержание учебной дисциплины

Основы искусственного интеллекта: от теории к практике

Элементы контроля

Домашнее задание
Мини-проект
-
Оценка за 2 модуль курса «Анализ данных на Python»
Тесты из онлайн-курса

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.2 * Домашнее задание + 0.2 * Мини-проект + 0.5 * Оценка за 2 модуль курса «Анализ данных на Python» + 0.1 * Тесты из онлайн-курса

Список литературы

Авторы

Королева Анастасия Романовна

Программа дисциплины