Искусственный интеллект и анализ текстов: программа магистратуры

Студенты получат навыки работы с передовыми методами обработки естественного языка, машинного обучения и статистического моделирования. В ходе программы студенты будут изучать различные техники обработки текстов, включая семантический анализ, классификацию и кластеризацию текстов, извлечение информации и автоматическое резюмирование текстов. Они также ознакомятся с алгоритмами машинного обучения, включая нейронные сети, и научатся применять их для решения задач анализа текстов.

Программа также уделяет внимание этическим и правовым аспектам использования искусственного интеллекта в обработке текстов, а также проблемам конфиденциальности и безопасности данных. Студенты будут обучены эффективной работе с большими объемами текстовых данных и научатся разрабатывать и оптимизировать алгоритмы для обработки и анализа текстов.

В результате программы студенты будут готовы применять свои знания в различных областях, таких как информационный поиск, компьютерная лингвистика, анализ социальных медиа, биоинформатика, финансовый анализ и другие. Они будут способны разрабатывать решения для сложных задач обработки текстов и использовать искусственный интеллект в своей профессиональной деятельности.

Примерный перечень дисциплин:

• Компоненты робототехники и сенсорика
• Этические нормы профессиональных отношений
• Этика и психология в профессиональной деятельности
• BigData и DataMining
• Теория эффективного лидерства и командный менеджмент
• Современные методы математического моделирования
• Деловой иностранный язык
• Методы взаимодействия в человеко-машинных системах
• Нейросетевые технологии
• Методы обработки и хранения данных
• Язык, культура и межкультурные коммуникации
• Язык деловых межкультурных коммуникаций
• Облачные технологии и интернет вещей
• Методы исскуственного интеллекта
• Обработка естественного языка
• Машинное обучение и статистическое моделирование
• Глубокое обучение и нейронные сети
• Алгоритмы анализа текстов
• Семантический анализ и извлечение информации
• Классификация и кластеризация текстов
• Автоматическое резюмирование текстов
• Этические и правовые аспекты искусственного интеллекта
• Большие данные и обработка текстовых данных
• Применение искусственного интеллекта в информационном поиске
• Компьютерная лингвистика
• Анализ социальных медиа
• Биоинформатика и анализ геномных данных
• Финансовый анализ на основе текстовых данных.