Анализ естественного языка методами искусственного интеллекта

Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является формирование базовых представлений, знаний и умений в анализе естественного языка. Основные задачи дисциплины: ознакомить студента с основными понятиями анализа и обработки текстов на естественном языке, дать понимание базовых подходов и методов при решении задач анализа естественного языка, получить практический опыт работы с различными алгоритмами машинного обучения и архитектурами искусственных нейронных сетей в рамках задач обработки естественного языка.

Краткое содержание дисциплины

Изложены наиболее важные понятия, определения и методы машинного обучения и искусственных нейронных сетей в задачах анализа естественного языка. В курс входят следующие разделы: введение в анализ естественного языка, машинное обучение и глубокие нейронные сети для решения задач анализа и обработки естественного языка, построение диалоговых систем. На практике студенты применят навыки построения моделей машинного обучения и искусственных нейронных сетей на языке Python для решения задач морфологического анализа, классификации и кластеризации текстовых документов, анализа тональности, определения семантической близости слов, машинного перевода, построения вопросно-ответных систем, автоматического реферирования текста, построения диалоговых систем.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-3 Способен разрабатывать и применять методы и алгоритмы машинного обучения для решения задач
ПК-5 Способен руководить проектами по созданию, поддержке и использованию системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов
ПК-6 Способен руководить проектами по созданию, внедрению и использованию одной или нескольких сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта в прикладных областях