Основы искусственного интеллекта для анализа текстов

2025/2026

ID 1121636

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 призвана обеспечить студентов теоретической базой и практическими навыками в области анализа данных и обработки естественного языка, достаточными для ведения самостоятельной исследовательской работы в социо-гуманитарной сфере с использованием средств машинного обучения и ИИ.

Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины — формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области анализа данных и обработки естественного языка, необходимых для проведения самостоятельных исследований в социо-гуманитарной сфере с использованием инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Планируемые результаты обучения

- Корректно открывать табличные данные различных форматов - Фильтровать данные по нескольким условиям - Сортировать данные - Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных - Создавать сводные таблицы

Содержание учебной дисциплины

Парсинг данных

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

Список литературы

Авторы

Сафарян Анастасия Романовна
Борман Марина Юрьевна
Рословцева Кристина Олеговна

Программа дисциплины