Обработка естественных языков

Акбаракова А.М. – сеньор-лектор. 1.Характеристика МООК 1.1 Цель изучения: Дисциплина направлена на изучение основных концепции и задач, как распознавание речи, машинный перевод, анализ тональности и генерация текста. Методы очистки и нормализации данных, обзор методов обучения, используемых для создания моделей, которые могут распознавать паттерны и принимать решения на основе данных. Обучающиеся осваивают процесс разработки, могут применять алгоритмы, а также использовать существующие библиотеки и инструменты для решения реальных задач. 1.2 Задачи изучения: - понимать основные принципы обработки естественных языков и знать методы представления и анализа текстов; - уметь применять алгоритмы NLP для решения прикладных задач и использовать современные инструменты и библиотеки NLP; - анализировать и интерпретировать результаты обработки текстовых данных. 1.3 Результаты обучения: Применяет модели Latent Allocation Dirichlet, conditional random fields, структурированный SVM, сверверные нейронные сети. Разрабатывает и оценивает NLP программы с использованием языка программирования Python. 1.4 Пререквизиты. Системы искусственного интеллекта 1.5 Постреквизиты. Глубокое машинное обучение 1.6 Количество академических кредитов/продолжительность МООК: 5 кредитов 1.7 Уровень сложности курса: средний