Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере что сдавать

Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Конкурсная группа: 45.03.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Образовательная программа направлена на подготовку специалистов широкого профиля, владеющих способами сбора и обработки больших объемов данных, построения математических моделей, анализа и интерпретации полученных результатов, и способных проводить теоретические и прикладные исследования по анализу и поддержке решений в конкретных областях экономики, информатики, логистики, управления и социальной сфере. Обучение предполагает активную самостоятельную, научно-исследовательскую и проектную работу бакалавров под руководством опытных педагогов Университета ИТМО и специалистов предприятий-партнеров.

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Подготовка бакалавров направлена на обеспечение IT-сектора экономики Российской Федерации специалистами в области проектирования, разработки и внедрения интеллектуальных систем, т.е. систем, основанных на знаниях и предназначенных для осуществления поддержки деятельности лиц, принимающих решения. Как показывает анализ агентств по трудоустройству, в России и Санкт-Петербурге недостаточно подготовлено таких IT-специалистов.

При этом в гуманитарной сфере, как в слабоформализованной области, востребованы интеллектуальные системы и технологии, ориентированные на автоматизацию методов извлечения новых знаний посредством методов и алгоритмов машинного обучения, направленных на обработку и анализ данных, процессов, документов. Это является особенностью представляемой образовательной программы, по которой выпускники способны работать в таких направлениях трудоустройства, как разработка комплексов программ для анализа текстов, архитектуры баз данных и баз знаний, методов автоматического извлечения знаний и анализа данных, и готовы принимать участие в коллективном производстве междисциплинарных интеллектуальных систем.

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Подготовка квалифицированных специалистов, обладающих креативным мышлением и навыками в области проектирования и разработки интеллектуальных систем. Компетенции, выработанные преподавателями Университета ИТМО совместно с работодателями, определяют содержание образовательной программы, освоив которую, выпускники будут готовы к профессиональной деятельности в области анализа, разработки и внедрения интеллектуальных систем для гуманитарной сферы: экономики, социологии, образования, биоинформатики, лингвистики.

ДИСЦИПЛИНЫ

Программирование

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с изучением парадигмы программирования; современных технологий разработки программного обеспечения (ПО); процесса разработки ПО; возможностей современных языков программирования и стандартных библиотек. Рассматриваются следующие вопросы: основы работы с переменными; работу с математическими операторами, условных операторов, встроенных функций для работы с числами; базовый интерфейс Python; основы документирования программ на основе базовых конструкций языка; обработки со строковыми данными; работы с регулярными выражениями; списков и кортежей; базовый интерфейс Python по обработке данных; основы документирования программ для обработки данных; словарей и множеств; основные методы для получения и обработки даты и времени; базовый интерфейс Python по обработке даты и времени; основы документирования программ для обработки даты и времени; пользовательских функций, лямбда-функций; использования пакетов; базовый интерфейс Python по написанию пользовательских функций; основы документирования программ с пользовательскими функциями.

Алгоритмы и структуры данных

Дисциплина “Алгоритмы и структуры данных” является вводным курсом в алгоритмы программирования и структуры данных. В нем подробно даются наиболее известные алгоритмы, что позволяет разобраться в их анализе студентам с начальными знаниями в математике и программировании. В курсе описаны одни из самых популярных постановок задач, которые часто являются составной частью более сложных практических задач и предложены стандартные пути их решения. Все представленные в курсе алгоритмы сопровождаются описаниями методов для анализа их производительности, что дает достаточную теоретическую и практическую подготовку для самостоятельной разработки и последующего анализа алгоритмов завершившими курс студентами.

Базы данных

Дисциплина познакомит слушателей с концепцией баз данных, этапами и методологиями проектирования систем и баз данных, современными Case-средствами проектирования информационных систем и баз данных. Будут получены навыки обследования предметной области, построения функциональной модели АИС, инфологической и логической моделей БД, начальные навыки работы с декларативным языком SQL для описания и манипулирования реляционными данными.

Компьютерная лингвистика

В курсе будут рассмотрены основные понятия компьютерной лингвистики на уровне математического моделирования и решения прикладных задач. Представлены примеры математического моделирования лингвистических данных, а также примеры решения практических задач.

Web-программирование

В рамках изучения дисциплины будут изучены основы построения Server-Side Rendering и REST-сервисов.

Математические методы машинного обучения

В процессе изучения дисциплины студенты знакомятся с алгоритмами машинного обучения. Изучаются библиотеки языка программирования python для анализа данных.

Источник

Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере — бакалавриат (45.03.04)

Укрупненная группа: Языкознание и литературоведение

Профили

Описание

Молодые люди, выбравшие специальность «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере», изучают переводческие общелингвистические дисциплины, предметы из области программирования и информационных технологий и блок математических дисциплин. Студенты за годы обучения должны научиться использовать, разрабатывать и совершенствовать интеллектуальные системы в гуманитарной сфере.Будущие бакалавры проходят базы данных, теорию вероятностей, дискретную математику, логическое программирование, математическую логику, вычислительную математику, автоматическую обработку текста, теорию текста, компьютерную лингвистику, матанализ, интеллектуальные и информационные системы, а также углубленный курс английского языка и другие предметы.

Кем работать

Выпускники этого направления могут работать в разных отраслях: в переводческой сфере (в том числе осуществлять научные и технические переводы), в области лингвистического и программного обеспечения интеллектуальных и информационных систем (программирование, разработка новых программ и баз данных), а также в любой организации, которая имеет отдел по автоматизированной обработке. Сегодня активно развиваются электронные системы перевода, поэтому специалисты по интеллектуальным системам в практической лингвистике стали очень востребованы, равно как оптимизаторы сайтов и специалисты по базам данных. Именно в этой сфере могут трудоустроиться бакалавры с дипломом «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере».Кроме этого первым местом работы для них могут стать должности:• переводчика,• редактора интернет-ресурсов,• программиста,• конструктора сайта,• руководителя интернет-проектов, • интернет-разработчика экспертных программ, сервисов и систем.В квалифицированных выпускниках заинтересованы бизнес-структуры, банки, торговые компании, учреждения образования, правоохранительные органы, информационные и аналитические отделы различных организаций и фирм.

Источник

Интеллектуальные системы УрФУ

Привет, абитуриенты, студенты, преподаватели, специалисты и предприниматели!

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Клуб Горький / Гуманитарии УрФУ городу

Добрый вечер, друзья!
В следующий вторник 7 декабря приглашаем вас на заключительную лекцию первого семестра «Аффективные вычисления и распознавание эмоций. Можно ли научить искусственный интеллект эмпатии?»

Со способами распознавания эмоций интеллектуальными системами и возможными путями развития исследований в области искусственного интеллекта нас познакомит Анна Карташева, кандидат философских наук, доцент кафедры онтологии и теории познания УрФУ

Встречаемся в 19:00 в Городском библиотечном центре на А. Валека, 12 (вход со стороны ул. Маршала Жукова)
Вход бесплатный, но обращаем внимание, что посещение лекций возможно только при наличии документа о вакцинации и удостоверения личности.

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Открылся и доступен всем желающим курс семантики в Сириус.Курсах.

Как мы понимаем и описываем значения слов? Как смысл текста складывается из значений отдельных слов, словосочетаний и предложений? Существуют ли универсальные смыслы, общие для всех языков мира? Какую информацию язык обязывает нас сообщить, а о какой разрешает умолчать?
Показать полностью. Что точнее — словарь, корпус текстов или наш мозг? Откуда в языке возникают многозначные слова, как мы справляемся с тем, чтобы выбрать нужное значение, и почему это неиссякаемый источник анекдотов и мемов? Как многозначность помогает играть в «шляпу»? Почему нельзя сказать «Я съел всего целых пять конфет», почему нет смысла говорить про трёхвалентное железо с трёхлетним сыном, как не стоит делать комплименты и как можно извиниться, на самом деле не извинившись?

Все эти и многие другие полезные знания — в новом открытом онлайн-курсе Бориса Иомдина «Лингвистика: семантика».

12 учебных модулей, 44 лекции и 330 задач.

Записываться и участвовать могут все желающие.

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Российское эстетическое общество

Друзья!
В Екатеринбурге ежегодно проводятся Еремеевские чтения, это крупная конференция, посвященная проблемам эстетики и теории культуры.

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Клуб Горький / Гуманитарии УрФУ городу

Доброе утро, друзья!
Завтра 16 ноября приглашаем на лекцию «Парадоксы интеллектуальных развлечений: стратегии edutainment»

На второй лекции Алексея Кислова, кандидата философских наук, доцента, заведующего кафедрой онтологии и теории познания УрФУ продолжим знакомиться c головоломками и прочими «умными развлечениями»

Где: Городской библиотечный центр на А. Валека, 12 (вход со стороны ул. Маршала Жукова)
Вход бесплатный, но обращаем внимание, что посещение лекций возможно только при наличии документа о вакцинации и удостоверения личности.

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Уральский федеральный университет | УрФУ

Научно-познавательные лекции от преподавателей УГИ в рамках «Клуба Горький» продолжаются. На этой неделе вы сможете погрузиться в мир философии и истории отношений России и США.

16 ноября, 19:00: лекция: «Парадоксы интеллектуальных развлечений: стратегии edutainment».
Лектор: кандидат философских наук, заведующий кафедрой онтологии и теории познания УрФУ Алексей Кислов.

18 ноября, 19:00: лекция: «Диалог культур: забытые страницы российско-американских отношений. Часть 1».
Лектор: кандидат исторических наук, доцент кафедры лингвистики и профессиональной коммуникации на иностранных языках УрФУ Дмитрий Победаш.

Вход свободный при наличии qr-кода о вакцинации или перенесенном заболевании и удостоверению личности.

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Приглашаем принять участие в международной конференции, посвящённой научной фантастике, «Шестые Лемовские чтения». Конференция состоится 29-31 марта 2022 года на базе кафедры философии Самарского университета совместно с кафедрой русской и зарубежной литературы и связей с общественностью под эгидой Научного совета при Президиуме РАН по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований (НСМИИ РАН) и Самарского научного центра (СНЦ) РАН.
Показать полностью.

Сборники материалов Первых, Вторых, Третьих, Четвёртых и Пятых Лемовских Чтений доступны в открытых источниках: Фантастика и технологии. Самара, 2009; Вторые Лемовские чтения. Самара, 2014; Третьи Лемовские чтения. Самара, 2016; Четвёртые Лемовские чтения. Самара, 2018; Пятые Лемовские чтения. Самара, 2020.

Темы для обсуждения:

Художественное и философское наследие Станислава Лема;

Теоретические основания научной фантастики: теоретико-литературные и философские подходы;

История и современное состояние научно-фантастической литературы: темы, идеи, авторы;

Модели будущего в научной фантастике: неочеловек и альтернативные социальные модели;

Научная фантастика и война идеологий;

Кибернетическое бессмертие и трансгуманизм;

Этика искусственного интеллекта и машинное творчество;

Научная фантастика и научно-технологический прогресс: прогностические модели реальной науки и их история;

Педагогический потенциал научной фантастики.

В рамках конференции планируются открытые лекции и круглые столы, посвящённые:

столетию Станислава Лема;

теории и практике технического и художественного творчества;

советской научной фантастике;

актуальному состоянию научной фантастики в России и мире.

В рамках конференции планируется конкурс детского научно-фантастического рассказа. Лучшие работы будут изданы.

Сборник материалов будет сформирован по результатам конференции. Участникам конференции необходимо не позднее 21 февраля 2022 года направить в адрес оргкомитета заявку, включающую ФИО, место работы и должность, название доклада с аннотацией объёмом 2000-2500 знаков.

1 ноября 2021 года – первое оповещение о конференции;

21 февраля 2022 года – завершение приёма заявок на участие;

29-31 марта 2022 года – проведение конференции;

12 сентября 2022 года – завершение приёма статей;

декабрь 2022 года – публикация сборника конференции и индексация статей в РИНЦ.

Заявки, предложения и комментарии следует направлять Нестерову Александру Юрьевичу и Дёминой Анне Ивановне по адресу lemovskiye.org@gmail.com или phil@ssau.ru с пометкой “шестые лемовские чтения” в теме письма, тел. +7(846)267-47-87.

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Когнитивистика

Дискуссия «Осознанный мозг: горизонты понимания и границы нейротехнологий» (EXPO2020, 2 ноября 2021г)

Участники:
• Константин Анохин
• Татьяна Черниговская
Показать полностью.
• Александр Каплан
• Павел Балабан
• Вадим Васильев
• Рафаэль Юсте
• Катрин Амунтс

Интеллектуальные системы УрФУ запись закреплена

Университет 20.35

16 ноября пройдет международный круглый стол «Механизмы нормативно-правового регулирования применения искусственного интеллекта в России и Германии. Искусственный интеллект в IT-индустрии в России и Германии − лучшие практики».

Трансляция мероприятия и предварительная регистрация доступны по ссылке: https://leader-id.ru/events/243207
Формат участия: Онлайн

Показать полностью.
Начало: 16 ноября в 10:30

Мероприятие организует Университет 2035 совместно с Министерством экономического
развития РФ, Фондом им. Конрада Аденауэра и Деловой Россией в рамках Российско-Германского перекрестного года «Экономика и устойчивое развитие» 2020 — 2022 гг.

Мероприятие будет посвящено обмену информацией о механизмах государственного регулирования и государственной поддержке IT-отрасли в России и Германии, а также презентации кейсов IT-проектов, работающих с применением искусственного интеллекта в сферах G2C и B2B и организации диалога о возможности внедрения работающих бизнес-кейсов в Германии.

Цели сессии – провести сравнительный анализ нормативно-правового регулирования IT-отрасли в сфере Искусственного Интеллекта в России и Германии, обозначить перспективы применения ИИ в цифровых сервисах в России и Германии, успешные кейсы и опыт внедрения технологий ИИ в сфере B2B и G2C

Подробности о круглом столе можно узнать на сайте мероприятия: https://ai.2035.university/st_aiitindustry

Источник

Отделение интеллектуальных систем РГГУ: взгляд преподавателя

Мой предыдущий пост, посвященный использованию бесплатного статистического пакета R при обучении статистике, вызвал очень полезное (по крайней мере для меня) обсуждение. При этом один из участников предложил мне описать свой опыт преподавания в более широком контексте. Этот пост — попытка суммировать свой 15-летний опыт преподавания на отделении интеллектуальных систем РГГУ.

В настоящее время в нескольких ВУЗах Москвы существуют кафедры и отделения, обучающие специальностям «Искусственный интеллект», «Интеллектуальные системы» и т. п. Среди них — кафедра «Математическая теория интеллектуальных систем» мехмата МГУ, кафедры № 29 «Управляющие интеллектуальные системы» и № 22 «Кибернетика» МИФИ, базовая кафедра «Интеллектуальные системы» ФУПМа МФТИ в ВЦ РАН…

Менее известным является отделение интеллектуальных систем (в гуманитарной сфере) РГГУ. Идейным вдохновителем создания этого отделения и его руководителем является д.т.н., профессор Виктор Константинович Финн. Волей судьбы мне повезло учиться у него и работать под его руководством в ВИНИТИ РАН и на описываемом отделении. Принципы, заложенные в основу отделения, свободно обсуждались В.К. Финном со своими сотрудниками, поэтому, надеюсь, мое изложение их будет близким к оригиналу. Сделаю оговорку, что это — мое изложение, поэтому оно будет таким, как я это понимаю.

Сейчас, в связи с переходом обучения на систему «бакалавр-магистр» учебные планы будут изменяться, поэтому в своем изложении я попытаюсь отразить улучшения (и ухудшения), привносимые в учебный процесс этой реорганизацией. В 2008 году ОИС РГГУ выиграло тендер Федерального агентства по образованию РФ на создание учебных программ по специальности «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». Поэтому, описываемые принципы предполагается внедрять во всех университетах России, обучающих студентов по этой специальности.

Идейно преподавание специальности ИСвГС разделяется на несколько блоков учебных дисциплин, проходящих через все обучение.

Большое количество дисциплин отнесено к вариативной части (могут выбираться студентами): генетические алгоритмы и нейросети, нечеткие множества, теория случайных процессов, теория сходства, параллельное программирование, онтологии и представление знаний и др. Многие из этих курсов в РГГУ читаются привлеченными специалистами.

Исторически имеется большой блок лингвистических дисциплин: морфология, синтаксис, семантика, лексикография, компьютерная лингвистика. Из-за сокращения нагрузки на студента, в новых планах эта часть будет значительно сокращена.

Однако, идеальность такого построения учебных планов наталкивается на реальные трудности. Главной из них считаю непонимание абитуриентами того, куда они поступают, какие предметы базовые, кем они станут после окончания ВУЗа. Другая трудность — несогласованность учебных курсов.

Попробую объяснить это на личном примере. Я преподавал и преподаю курсы «Аксиоматические системы и элементы теории моделей», «Машинное обучение», «Логические средства интеллектуальных систем».

Так как последний курс зависит от первого, а также от базового курса «Математическая логика», читаемого самим В.К. Финном в первых двух семестрах, то мне удавалось согласовать материал так, чтобы избежать дублирования (организовав, конечно, напоминание материала). Должен сказать, что студенты изучив метод аналитических таблиц на 1 курсе, в большинстве своем могут использовать его на 5 курсе, когда они изучают «Логические средства …».

С курсом «Машинное обучение» ситуация кардинально отличается. Сейчас мой курс (под влиянием моих личных научных интересов) сдвигается в сторону вероятностной теории обучения (аля В.Н. Вапник). Но курс теории вероятности и статистики не предполагает изложение нужного мне материала (неравенства Чернова, метод повторной выборки и т. п.). Поэтому я вынужден прерывать изложение материала вставками из теории вероятностей. И все равно, как я считаю, понимания у студентов не появляется. Уж слишком сильно отличается вероятностный материал от алгоритмического. Также мной наблюдается факт полного забывания студентами материала о NP-полноте (это нужно для доказательства того, что иногда обучающегося алгоритма не существует). Это усугубляется еще тем обстоятельством, что курсы «Теория алгоритмов» и «Теория реляционных БД» трактуют ее в разных терминах. Наконец, про теорию информации по Шеннону (нужно для изложения алгоритма ID3 обучения деревьям решений) студенты ничего не знают вообще!

В этом году я даже решился прочитать курс математической статистики, согласовав его с курсом теории вероятностей. Боюсь, правда, что это поможет мне только через год, когда третьекурсники начнут изучать «Машинное обучение».

По поводу же неправильного целеполагания и неумения выделить главное у абитуриентов и студентов могу добавить лишь, что наблюдаю усердное изучение ими математического анализа, который они к 5 курсу благополучно забывают, так как (кроме как в курсе вычислительной математики) нигде не используется. Да и методы численного анализа наши выпускники, по моему мнению, вряд ли когда будут разрабатывать самостоятельно.

Как я понимаю, большинство способных выпускников ОИСвГС РГГУ устраивается на работу компьютерными лингвистами в компанию ABBYY, так как конкурировать со студентами ВМиК МГУ и ФУПМ МФТИ за места программистов они не могут. Другая дорога — фрилансеры. По моему мнению, только несколько человек из почти 15-летнего выпуска отделения занимаются программированием (особенно интеллектуальных систем).

В качестве позитива расскажу о научных направлениях, в которых принимают участие наши студенты. Их три: онтологии и представление знаний, компьютерная лингвистика и интеллектуальные системы.

Первое направление посвящено разработке оригинальной системы представления знаний «ЭЗОП». Это — система формирования и использования онтологии, основанной на теории категорий и формальных грамматиках. Основным языком разработки является Prolog.

Второе направление пытается разработать и внедрить общие модели представления лингвистических знаний, и применить их к задачам синтаксического и поверхностного семантического анализа. Основным языком разработки является LISP.

Третье направление — создание интеллектуальных систем анализа данных в социологии, криминалистике, науках о жизни и робототехнике. Под руководством В.К. Финна группа исследователей из ВИНИТИ РАН разработала в начале 80-х годов оригинальный метод анализа данных — ДСМ‑метод. В нем средствами многозначных логик формализуются идеи индукции по Д.С. Миллю, фальсификации по К. Попперу, рассуждению по аналогии и абдукции по Ч.С. Пирсу. Этот синтез познавательных процедур привел к логико-комбинаторному методу машинного обучения, где из обучающей выборки извлекаются причинно-следственные зависимости.

Первоначально метод применялся в фармакологии, где общие фрагменты химических формул лекарств (фармакофоры) предполагались причинами их биологического (медицинского) действия. Затем область применения метода расширилась на социологию, где общие признаки описания личности респондента служат «причиной» их поведения или мнения. Затем возникла криминалистическая задача, где общие признаки написания букв могут служить поводом для выяснения пола и темперамента написавшего. В настоящее время метод активно развивается для применения в медицинских исследованиях. Есть попытки применения метода для обучения интеллектуальных роботов в Лаборатории робототехники и искусственного интеллекта Политехнического Музея, которая тоже сотрудничает с отделением.

Взаимодействие ОИС РГГУ с ВИНИТИ РАН переросло из научного сотрудничества в образовательную сферу. Созданная в ВИНИТИ РАН базовая кафедра обеспечивает обучение по многим ранее описанным дисциплинам. Особенно выделю курсы «Операционные системы» и «Элементы параллельного программирования», где студенты имеют возможность научиться программировать в различных ОС и на развернутом в ВИНИТИ РАН многопроцессорном кластере.

Понимаю, что это — субъективные заметки о преподавании искусственного интеллекта в РГГУ. Думаю, читателям будет полезен взгляд изнутри студентки отделения интелектуальных систем, который можно найти в ее блоге. Рекомендую…

Источник