Бакалавриат
2021/2022
Программирование и теория алгоритмов
Статус:
Курс по выбору (Фундаментальная и компьютерная лингвистика)
Направление:
45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
3-й курс, 2-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Арефьев Николай Викторович,
Валиуллин Адель Марсович,
Захарова Елена Сергеевна,
Прохоров Михаил Борисович
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
116
Программа дисциплины
Аннотация
Первая часть курса знакомит слушателей с основными принципами объектно-ориентированного программирования, в том числе применительно к языку программирования Python, а также с некоторыми возможностями и модулями стандартной библиотеки этого языка. Также рассматриваются темы, связанные с архитектурой ПО (например, основные шаблоны проектирования) и тестированием приложений. Вторая часть курса посвящена базовым алгоритмам и структурам данных. Третья часть курса знакомит слушателей с основами машинного обучения, детально рассматриваются линейная и логистическая регрессия, а также векторизация текстов.
Цель освоения дисциплины
- Познакомить слушателей, знакомых с основами программирования на языке Python, с объектно-ориентированным подходом и его особенностями в языке Python, а также с рядом функций и модулей этого языка; познакомить слушателей с основами анализа данных; познакомить слушателей с основами работы с текстовыми данными.
- Познакомить студентов с рядом базовых структур данных и алгоритмов, в том числе связанных с обработкой текстовых данных; познакомить с методами анализа и сравнения алгоритмов; научить студентов эффективной реализации структур данных и алгоритмов, а также сведению практических задач к известным стандартными алгоритмам.
Планируемые результаты обучения
- Владеть навыками интерпретации результатов простейших моделей машинного обучения
- Владеть навыками первичной обработки данных и формализации задач обучения с учителем
- Владеть основными функциями модулей numpy, pandas, scikit-learn в языке Python
- Знать английские эквиваленты всех используемых в курсе терминов и понятий, уметь пользоваться документацией на английском языке
- Знать несколько реализаций словарей и множеств, их свойства и области применения
- Знать основные алгоритмы сортировки и их сложность
- Знать основные техники оценки и сравнения времени работы алгоритмов
- Знать устройство базовых числовых и строковых типов данных, принципы исполнения программы
- Научиться реализовывать базовые структуры данных на языке Python
- Освоить принципы объектно-ориентированного программирования и научиться применять их при работе с языком Python
- Освоить ряд стандартных алгоритмов и уметь реализовывать эти алгоритмы на языке Python
- Понимать общую концепцию динамического программирования и умеет сводить к нему практические задачи
- Уметь использовать функции из библиотек scikit-learn, реализующие линейную и логистическую регрессию
- Уметь оценивать алгоритмы с точки зрения вычислительной сложности и потребляемой памяти и сравнивать алгоритмы
- Уметь оценивать алгоритмы с точки зрения вычислительной сложности и потребляемой памяти и сравнивать алгоритмы
- Уметь реализовывать линейную и логистическую регрессию на языке программирования Python
- Уметь решать практические задачи, сводимые к ряду стандартных задач, для решения которых существуют реализованные алгоритмы
Содержание учебной дисциплины
- Объектно-ориентированное программирование
- Введение в алгоритмы и структуры данных
- Введение в машинное обучение. Введение в анализ текстов.
Элементы контроля
- Домашнее задание 34Домашние работы в 3-4 модулях; в расчете оценки используется среднее арифметическое оценок за эти работы
- Контрольная работаКонтрольная работа по программированию
- ЭкзаменУстный или письменный экзамен по усмотрению преподавателей
- ПроектИндивидуальный или групповой проект с последующей устной защитой по предложенным преподавателям темам (в том числе по смежным темам, не рассмотренных в основной части курса)
- Домашнее задание 2домашние работы во 2 модуле; в расчете оценки используется среднее арифметическое оценок за эти работы
- КоллоквиумУстный коллоквиум по машинному обучению
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 4 модуль0.12 * Контрольная работа + 0.35 * Экзамен + 0.12 * Коллоквиум + 0.11 * Проект + 0.2 * Домашнее задание 34 + 0.1 * Домашнее задание 2
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. Introduction to Algorithms (3rd edition). – MIT Press, 2009. – 1292 pp.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Гринченков Д.В., Потоцкий С.И. - Математическая логика и теория алгоритмов для программистов - КноРус - 2017 - ISBN: 978-5-406-05421-5 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/919851