Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)
Материал из MachineLearning.
Строка 55: | Строка 55: | ||
* Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной: | * Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной: | ||
- | ** [http://www.novsu.ru/file/1146133 на основе TF-IDF её слов] | + | ** [http://www.novsu.ru/file/1146133 на основе TF-IDF её слов]; |
** [http://www.novsu.ru/file/1195999 с привлечением базы синтаксических правил на основе численной оценки силы связи слов исходной фразы]; | ** [http://www.novsu.ru/file/1195999 с привлечением базы синтаксических правил на основе численной оценки силы связи слов исходной фразы]; | ||
** [http://www.novsu.ru/file/1229881 анализом n-грамм на найденных синтаксических связях слов исходной фразы]. | ** [http://www.novsu.ru/file/1229881 анализом n-грамм на найденных синтаксических связях слов исходной фразы]. | ||
Строка 119: | Строка 119: | ||
[[Media:Exam_quest_ai_mdv.doc|Примерный список вопросов к экзамену. ]] | [[Media:Exam_quest_ai_mdv.doc|Примерный список вопросов к экзамену. ]] | ||
- | |||
- | |||
- | |||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] |
Версия 10:27, 7 февраля 2020
Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» для специальности 230105 важную роль в подготовке студентов к самостоятельной профессиональной деятельности в области интеллектуальных информационных технологий. Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» для специальности 230105 относится к числу дисциплин специализации и читается в 9-м семестре. Она включает в себя рассмотрение основных вопросов современной теории и практики построения интеллектуальных систем (в первую очередь) символьной обработки и опирается на учебные курсы :«Дискретная математика», «Функциональное и логическое программирование», «Объектно-ориентированное программирование», «Базы данных», «Теория вычислительных процессов и структур», «Компьютерное моделирование», «Распознавание образов и обработка изображений» и «Человеко-машинное взаимодействие». Особое внимание уделяется моделированию языкового поведения человека при работе с базами знаний интеллектуальных информационно-поисковых систем.
Включение данной дисциплины в учебный план заключительного учебного семестра перед преддипломной практикой и дипломным проектированием дает возможность студенту более четко сформулировать задачу на дипломное проектирование с точки зрения перспективных направлений интеллектуальных технологий компьютерной обработки информации.
Автор — Дмитрий Владимирович Михайлов, доцент кафедры Информационных технологий и систем Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого.
Научный консультант — д.т.н., профессор Емельянов Геннадий Мартинович
Содержание |
Содержание лекционных занятий
Дополнительные разделы по обработке и анализу текстов
Содержание лабораторных занятий
Дополнительные темы работ по моделям представления знаний
Демо
- Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной:
- Отбор научных статей по степени близости смысловому эталону заголовка и фраз аннотации (реализация на Python 2.7), в том числе:
Инструментальные средства и библиотеки
- Apache OpenNLP — интегрированный пакет инструментов обработки текста. См. также описание пакета на NLPub.
Базы данных
Полезные ссылки
- Основы обработки текстов — спецкурс для студентов ВМК МГУ и ФКН ВШЭ. Лектор — канд. физ.-мат. наук Турдаков Денис Юрьевич.
- Китов В.В. Математические методы анализа текстов — обязательный спецкурс для магистров кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.