Наименование компетенции ФГОС ВО	Индикаторы достижения компетенций
Способен использовать в профессиональной деятельности научные знания о предмете, ключевые понятия, методы и приемы предметной области (ПК-1.2)	Знаний: научную терминологию, ключевые понятия, методы и приемы предметной области, роль предмета в развитии интеллектуальных и творческих способностей личности закономерности, принципы и уровни формирования и реализации содержания образования по учебному предмету компоненты содержания обучения и принципы их отбора, программы и учебники по преподаваемому предмету Умений: осуществлять отбор содержания обучения по учебному предмету в соответствии с целями и возрастными и индивидуальными особенностями обучающихся проектировать содержание обучения на основе на основе научных знаний, ключевых понятий, методов и приемов предметной области разрабатывать и реализовывать проблемное обучение, осуществлять связь обучения по предмету (курсу, программе) с практикой, обсуждать с обучающимися актуальные события современности Навыков: отбора вариативного содержания с учетом взаимосвязи урочной и внеурочной форм обучения предметной области (учебному предмету) в соответствии с научным содержанием учебного предмета, теорией и практикой учебного предмета, методикой его преподавания

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
10
Контактная работа (всего)	40	40
Лабораторные занятия	40	40
Самостоятельная работа	32	32
Всего, часов/зачетных единиц	72 / 2	72 / 2

Показаны записи 1-6 из 6.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	Лаб	СР
1. Введение в анализ текстов, базовые методы предобработки и выделения признаков	Задачи анализа текстов, специфика, история. Базовая предобработка текстов, Простейшие текстовые признаки: “мешок слов”, TF-IDF, Предобработка текстовых данных: регулярные выражения. Практика: предобработка текстовых данных, выделение признаков из текстов.	8	2	6
2.Неглубокие векторные представления слов	Идея векторных представлений, one-hot-векторы, SVD. Модель word2vec, методы её обучения. Оптимизации обучения word2vec: SGNS и иерархический softmax. Модель GloVe. Модель и библиотека FastText, приём Hashing Trick. Практика: модели word2vec и fastText	8	2	6
3.Классификация текстов. Разметка последовательности	Задача классификация текстов. Логистическая регрессия на счётчиках и TF-IDF. Неглубокие векторные представления документов. Библиотека FastText для классификации текстов. CNN для классификации текстов. Работа с обучающими данными. Счетные языковые модели. Морфологический анализ, скрытые Марковские модели. Нейросетевые языковые модели. Рекуррентные нейронные сети (RNN). Генерация текстов. Перекрестное обучение. Извлечение именованных сущностей. Практика: word2vec и fastText для классификации текстов, CNN для классификации текстов, языковые модели для генерации текстов, Извлечение именованных сущностей (NER)	16	8	8
4. Машинный перевод. Предобученные языковые модели	Модели класса кодировщик-декодировщик. Механизм внимания. Модель Трансформер. Модель Трансформер. Метрики качества в машинном переводе. Улучшение качества машинного перевода. Векторное представление предложений, Модель ELMo, Модель BERT, . Модель GPT2. Оценка качества моделей. BERTоведение. Модель XLNet. Король умер, да здравствует король!, Сжатие языковых моделей. Потомки модели BERT. Мультимодальные модели. Мультиязычные модели. Zero-shot мультиязычная классификация текстов. Мультиязычное распознавание именованных сущностей. Практика: классификация текстов.	8	6	2
5. Синтаксис в рамках грамматики зависимостей. Тематическое моделирование	Автоматический синтаксический анализ. Теоретические подходы. Парсинг на основе грамматики зависимостей. Метрики и соревнования. Инструменты. Синтаксический парсинг. Постановка задачи тематического моделирования. Модель PLSA. EM-алгоритм. Модель ARTM. Модель LDA. Модель M-ARTM. Технические аспекты обучения ТМ. Практика: тематическое моделирование	16	12	4
6. Суммаризация и симплификация текстов	Суммаризация текстов. Абстрактивная суммаризация. Упрощение текстов. Практика: Алгоритм TextRank.	16	10	6

1) Волкова, Виолетта Николаевна. Теория информационных процессов и систем [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / В. Н. Волкова. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 25.03.2024. – Проверено: 27.09.2024. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-05621-1. - URL: https://urait.ru/book/teoriya-informacionnyh-processov-i-sistem-536108.
2) Станкевич, Лев Александрович. Интеллектуальные системы и технологии [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / Л. А. Станкевич. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 27.09.2024. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-16238-7. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-i-tehnologii-536688.
3) Ростовцев, Владимир Сергеевич. Искусственные нейронные сети [Электронный ресурс] : учебник / В. С. Ростовцев. – Санкт-Петербург ; Москва ; Краснодар : Лань, 2024. – Добавлено: 14.05.2024. – Проверено: 27.09.2024. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-507-46446-3. - URL: https://e.lanbook.com/book/364517.

1) Горбаченко, Владимир Иванович. Интеллектуальные системы: нечеткие системы и сети [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / В. И. Горбаченко, Б. С. Ахметов, О. Ю. Кузнецова. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 27.09.2024. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-08359-0. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-nechetkie-sistemy-i-seti-539202.
2) Остроух, Андрей Владимирович. Интеллектуальные информационные системы и технологии [Электронный ресурс] : монография / А. В. Остроух, А. Б. Николаев. – Санкт-Петербург : Лань, 2023. – Добавлено: 28.06.2024. – Проверено: 27.09.2024. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-507-48511-6. - URL: https://e.lanbook.com/book/354536.

Показаны записи 1-2 из 2.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для лабораторной работы	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации
Помещение для самостоятельной работы	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация