http://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&user=AnnaShishkova&feedformat=atomWiki - Факультет компьютерных наук - Вклад участника [ru]2024-03-19T02:42:53ZВклад участникаMediaWiki 1.23.2http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_(%D0%98%D0%AF%D0%9C%D0%9A_2019)Цифровая грамотность (ИЯМК 2019)2019-04-14T20:59:46Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук образовательной программы "Иностранные языки и межкультурная коммуникация".<br />
<br />
Проводится с 2018 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Скоринкин Даниил Андреевич ([mailto:dskorinkin@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции первого потока (БИЯ186-1810,1813,1814) проходят по понедельникам 12:10-13:30<br />
<br />
Лекции второго потока (БИЯ181-185,1811,1812) проходят по понедельникам 13:40-15:00<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Кротова Елена Борисовна ([mailto:kroelebor@gmail.com mail]) || БИЯ181 || понедельник 12:10 - 13:30 || 401 || Татьяна Черных ([mailto:tochernykh@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БИЯ182 || понедельник 16:40 - 18:00 || 401|| Ассоль Кубаева ([mailto:arkubaeva@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Скоринкин Даниил Андреевич ([mailto:dskorinkin@hse.ru mail]) || БИЯ183 || понедельник 15:10 - 16:30 || 509 || Кирилл Семенов ([mailto:kir.semenow@yandex.ru mail])<br />
|-<br />
| Скоринкин Даниил Андреевич ([mailto:dskorinkin@hse.ru mail]) || БИЯ184 || понедельник 16:40 - 18:00 || 509 || Олег Сериков ([mailto:srkvoa@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БИЯ185 || понедельник 12:10 - 13:30 || 504 || Анна Самсонова ([mailto:anna-s99@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БИЯ186 || понедельник 13:40 - 15:00 || 402 || Иван Кудинов ([mailto:krnl03182@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Кротова Елена Борисовна ([mailto:kroelebor@gmail.com mail]) || БИЯ187 || понедельник 15:10 - 16:30 || 401 || Александра Дахина ([mailto:sashamattini@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Захарова Елена Сергеевна ([mailto:1583253@gmail.com mail]) || БИЯ188 || понедельник 09:00 - 10:20 || 401 || Михаил Нефедов ([mailto:manefedov26@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Кротова Елена Борисовна ([mailto:kroelebor@gmail.com mail]) || БИЯ189 || понедельник 13:40 - 15:00 || 401 || Александра Смирнова ([mailto:sashaslon1998@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Захарова Елена Сергеевна ([mailto:1583253@gmail.com mail]) || БИЯ1810 || понедельник 10:30 - 11:50 || 401 || Елизавета Долгих ([mailto:elizabethdolgikh@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Тихомиров Даниил Олегович ([mailto:notextinhere@gmail.com mail]) || БИЯ1811 || понедельник 10:30 - 11:50 || 509 || Анастасия Давиденко ([mailto:avdavidenko@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Тихомиров Даниил Олегович ([mailto:notextinhere@gmail.com mail]) || БИЯ1812 || понедельник 12:10 - 13:30 || 509 || Никита Жаров ([mailto:nizharov@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Дереза Оксана Владимировна ([mailto:oksana.dereza@gmail.com mail]) || БИЯ1813 || понедельник 09:00 - 10:20 || 402 || Екатерина Никифорова ([mailto:kate.nikiforova7@yandex.ru mail])<br />
|-<br />
| Дереза Оксана Владимировна ([mailto:oksana.dereza@gmail.com mail]) || БИЯ1814 || понедельник 10:30 - 11:50 || 402 || Николай Вельдяйкин ([mailto:noveldyaykin@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена, т.е.:<br />
<br />
О_рез = О_нак<br />
<br />
Накопленная оценка по дисциплине для студентов ОП «Иностранные языки и межкультурная коммуникация» рассчитывается по формуле:<br />
O_нак = 0,3 * O_проект1 + 0,2 * O_проект2 + 0,2 * O_проект3 + 0,3 * O_контрольная_работа <br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
Конспекты всех семинаров можно найти [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019 тут].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! Презентация !! Конспект семинара !! Задание !! Дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и жизни || [https://drive.google.com/open?id=1NEIFJqKEX5mHiNCgqIJNzSvkvSaLo-Qo Лекция 1] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-1.md Семинар 1] || || <br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || [https://drive.google.com/open?id=1ISO_kNRop2jSOuR0UjKgoyYjZo_ocmQS Лекция 2] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-2.md Семинар 2] || || <br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || [https://docs.google.com/presentation/d/173KiLagxLBlSMVFMKw4AVgXqd9ih4YQpAjFncYTseCg/edit?usp=sharing Лекция 3] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-3.md Семинар 3] || || <br />
|-<br />
| 4 || Визуализация данных и инфографика || [https://drive.google.com/open?id=1xcReo7mHXnDpt51CQu-MlJYVFXtW8WLq Лекция 4] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-4.md Семинар 4] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/Project1.md Проект №1] <br>[https://youtu.be/g3RE_9VAMsI Видеоинструкция по сдаче]|| 23 февраля, 23.59 <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии || [https://drive.google.com/open?id=1fKtmn3iw5NPylFvNqq55gUyIVF4JXiEa Лекция 5] || || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами, частотность || || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-6.md Семинар 6] || || <br />
|-<br />
| 7 || Корпусные исследования за пределами лингвистики || [https://drive.google.com/open?id=1wuYWXv75vcBlqA2hMlsiY7gFq8Sb07fd Лекция 7] || [https://drive.google.com/open?id=18Fmq3Kz5ELCv0yI0Tcq58qsAXp-dx89HrLIcoqs6bik Семинар 7] || || <br />
|-<br />
| 8 || Кодировки и простейшая предобработка текста || [https://docs.google.com/presentation/d/1sB85VFUaMR6Dd1Cx3tvHTStQPkgnh27AtNEe1xF8hC8/edit?usp=sharing Лекция 8] || [https://docs.google.com/document/d/1OA4ZAmygRUtkia4hs6qIDPGZKvh62PBxdcl7dR1qf5E/edit# Семинар 8]|| [https://docs.google.com/document/d/1_eH1fz4FocAaQhmES-FnNldMZUbqqa-97H2ZENWT-Xw/edit Проект 2 инструкция]<br>[https://docs.google.com/document/d/1zXqE0bHAHsKAAcj0hLgMF6-3UheTle0I0NFge2K1cAc/edit?usp=sharing Проект 2 пример отчета] || 14 апреля, 23.59<br />
|-<br />
| 9 || Параллельные корпуса || [https://drive.google.com/open?id=18YO0J-2IqMD5L0odXzTgNKwxegU2PWgS Лекция 9] || [https://docs.google.com/document/d/1qOIzm0wSAq44WVHGxliEoMwsP7GmVhdr_adcpqUsxEM/edit#heading=h.t611c5rwtv8u Семинар 9] || || <br />
|-<br />
| 10 || Машинный перевод || || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-10.md Семинар 10] || || <br />
|-<br />
| 11 || Ворднет и дистрибутивная семантика || || || [https://docs.google.com/document/d/14PrFnB7BF0uM69GQp3jsdCbiXzj-RYHn5T03ujRi0GE/edit?usp=sharing Проект 3] || 30 апреля, 23.59 <br />
|-<br />
| 12 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Нейронные сети || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 15 || Перспективы: язык и культура в эру Big Data || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_(%D0%98%D0%AF%D0%9C%D0%9A_2019)Цифровая грамотность (ИЯМК 2019)2019-03-06T09:51:59Z<p>AnnaShishkova: /* Семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук образовательной программы "Иностранные языки и межкультурная коммуникация".<br />
<br />
Проводится с 2018 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Скоринкин Даниил Андреевич ([mailto:dskorinkin@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции первого потока (БИЯ186-1810,1813,1814) проходят по понедельникам 12:10-13:30<br />
<br />
Лекции второго потока (БИЯ181-185,1811,1812) проходят по понедельникам 13:40-15:00<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Кротова Елена Борисовна ([mailto:kroelebor@gmail.com mail]) || БИЯ181 || понедельник 12:10 - 13:30 || 401 || Татьяна Черных ([mailto:tochernykh@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БИЯ182 || понедельник 16:40 - 18:00 || 401|| Ассоль Кубаева ([mailto:arkubaeva@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Скоринкин Даниил Андреевич ([mailto:dskorinkin@hse.ru mail]) || БИЯ183 || понедельник 15:10 - 16:30 || 509 || Кирилл Семенов ([mailto:kir.semenow@yandex.ru mail])<br />
|-<br />
| Скоринкин Даниил Андреевич ([mailto:dskorinkin@hse.ru mail]) || БИЯ184 || понедельник 16:40 - 18:00 || 509 || Олег Сериков ([mailto:srkvoa@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БИЯ185 || понедельник 12:10 - 13:30 || 504 || Анна Самсонова ([mailto:anna-s99@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БИЯ186 || понедельник 13:40 - 15:00 || 402 || Иван Кудинов ([mailto:krnl03182@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Кротова Елена Борисовна ([mailto:kroelebor@gmail.com mail]) || БИЯ187 || понедельник 15:10 - 16:30 || 401 || Александра Дахина ([mailto:sashamattini@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Захарова Елена Сергеевна ([mailto:1583253@gmail.com mail]) || БИЯ188 || понедельник 09:00 - 10:20 || 401 || Михаил Нефедов ([mailto:manefedov26@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Кротова Елена Борисовна ([mailto:kroelebor@gmail.com mail]) || БИЯ189 || понедельник 13:40 - 15:00 || 401 || Александра Смирнова ([mailto:sashaslon1998@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Захарова Елена Сергеевна ([mailto:1583253@gmail.com mail]) || БИЯ1810 || понедельник 10:30 - 11:50 || 401 || Елизавета Долгих ([mailto:elizabethdolgikh@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| Тихомиров Даниил Олегович ([mailto:notextinhere@gmail.com mail]) || БИЯ1811 || понедельник 10:30 - 11:50 || 509 || Анастасия Давиденко ([mailto:avdavidenko@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Тихомиров Даниил Олегович ([mailto:notextinhere@gmail.com mail]) || БИЯ1812 || понедельник 12:10 - 13:30 || 509 || Никита Жаров ([mailto:nizharov@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
| Дереза Оксана Владимировна ([mailto:oksana.dereza@gmail.com mail]) || БИЯ1813 || понедельник 09:00 - 10:20 || 402 || Екатерина Никифорова ([mailto:kate.nikiforova7@yandex.ru mail])<br />
|-<br />
| Дереза Оксана Владимировна ([mailto:oksana.dereza@gmail.com mail]) || БИЯ1814 || понедельник 10:30 - 11:50 || 402 || Николай Вельдяйкин ([mailto:noveldyaykin@edu.hse.ru mail])<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена, т.е.:<br />
<br />
О_рез = О_нак<br />
<br />
Накопленная оценка по дисциплине для студентов ОП «Иностранные языки и межкультурная коммуникация» рассчитывается по формуле:<br />
O_нак = 0,3 * O_проект1 + 0,2 * O_проект2 + 0,2 * O_проект3 + 0,3 * O_контрольная_работа <br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
Конспекты всех семинаров можно найти [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019 тут].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! Презентация !! Конспект семинара !! Задание !! Дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и жизни || [https://drive.google.com/open?id=1NEIFJqKEX5mHiNCgqIJNzSvkvSaLo-Qo Лекция 1] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-1.md Семинар 1] || || <br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || [https://drive.google.com/open?id=1ISO_kNRop2jSOuR0UjKgoyYjZo_ocmQS Лекция 2] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-2.md Семинар 2] || || <br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || [https://docs.google.com/presentation/d/173KiLagxLBlSMVFMKw4AVgXqd9ih4YQpAjFncYTseCg/edit?usp=sharing Лекция 3] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-3.md Семинар 3] || || <br />
|-<br />
| 4 || Визуализация данных и инфографика || [https://drive.google.com/open?id=1xcReo7mHXnDpt51CQu-MlJYVFXtW8WLq Лекция 4] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-4.md Семинар 4] || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/Project1.md Проект №1] <br>[https://youtu.be/g3RE_9VAMsI Видеоинструкция по сдаче]|| 23 февраля, 23.59 <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии || [https://drive.google.com/open?id=1fKtmn3iw5NPylFvNqq55gUyIVF4JXiEa Лекция 5] || || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами, частотность || || [https://github.com/ancatmara/DL-SFL-2019/blob/master/seminar-6.md Семинар 6] || || || <br />
|-<br />
| 7 || Корпусные исследования за пределами лингвистики || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Основы статистики и научный метод || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Параллельные корпуса || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Машинный перевод || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Ворднет и дистрибутивная семантика || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Нейронные сети || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 15 || Перспективы: язык и культура в эру Big Data || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2019-01-11T19:45:01Z<p>AnnaShishkova: /* Чаты групп */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' <br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' <br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184'''<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ || [https://goo.gl/y3bEwG Проект] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ || || <br />
|-<br />
| 9 || || || [https://goo.gl/6KpkGz семинар 9] || ДЗ-3, см последний слайд || 06.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 10 || || || практика в gephi || || <br />
|-<br />
| 11 || || || [https://goo.gl/c2qdPe семинар 11] || || <br />
|-<br />
| 12 || || || обработка изображений и консультация || || <br />
|-<br />
| 13 || || || контрольная работа || || <br />
|-<br />
| 14 || || || школа философии || || <br />
|-<br />
| 15 || || || школа философии || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-12-03T11:00:59Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ || [https://goo.gl/y3bEwG Проект] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ || || <br />
|-<br />
| 9 || || || [https://goo.gl/6KpkGz семинар 9] || ДЗ-3, см последний слайд || 06.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 10 || || || практика в gephi || || <br />
|-<br />
| 11 || || || [https://goo.gl/c2qdPe семинар 11] || || <br />
|-<br />
| 12 || || || обработка изображений и консультация || || <br />
|-<br />
| 13 || || || контрольная работа || || <br />
|-<br />
| 14 || || || школа философии || || <br />
|-<br />
| 15 || || || школа философии || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-12-03T09:08:54Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ || [https://goo.gl/y3bEwG Проект] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ || || <br />
|-<br />
| 9 || || || [https://goo.gl/6KpkGz семинар 9] || ДЗ-3, см последний слайд || 06.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 10 || || || практика в gephi || || <br />
|-<br />
| 11 || || || [https://goo.gl/c2qdPe семинар 10] || || <br />
|-<br />
| 12 || || || обработка изображений и консультация || || <br />
|-<br />
| 13 || || || контрольная работа || || <br />
|-<br />
| 14 || || || школа философии || || <br />
|-<br />
| 15 || || || школа философии || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-11-18T15:51:06Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ || [https://goo.gl/y3bEwG Проект] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ || || <br />
|-<br />
| 9 || || || [https://goo.gl/6KpkGz семинар 9] || ДЗ-3, см последний слайд || 06.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-28T11:49:19Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ || [https://goo.gl/y3bEwG Проект] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-28T11:48:41Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ2 || [https://goo.gl/y3bEwG Проект] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-28T11:48:19Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защита ДЗ2 || [https://goo.gl/y3bEwG ПРОЕКТ] || 01.12.2018 23:59<br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-28T11:47:26Z<p>AnnaShishkova: /* О курсе */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защите ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-28T11:45:14Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 2, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защите ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-28T11:44:52Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || [https://goo.gl/KZzTEi семинар 6] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || защита на семинарах 7-8<br />
|-<br />
| 7 || || || защите ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 8 || || || защита ДЗ2 || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-15T07:20:35Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || [https://goo.gl/U4UK2h семинар 5] || ДЗ2, часть 1, см последний слайд || 28.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-08T07:12:15Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-E_4pC-5ED7yYP474bYNM8_ntItUY7ZfVTTOjRMars/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || [https://goo.gl/AVsuxH семинар 4] || ДЗ1, см последний слайд || 18.10.2018 23:59<br />
|-<br />
| 5 || || || || || <br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-10-01T07:22:23Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MnIHQCYOYJWi1s-ErNd1vfTC1ZuoYx15PLQakEru_28/edit#gid=0 ссылка]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || [https://goo.gl/pBj6hd семинар 3] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 4 || || || || || <br />
|-<br />
| 5 || || || || || <br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-09-23T21:06:47Z<p>AnnaShishkova: /* Ведомости */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220 ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''': [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-cm-ZVVnj5FiuvieVUqoGvbiKyz5YRunbkWE5ODtS7A/edit?usp=sharing ссылка]<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''':<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || || || <br />
|-<br />
| 4 || || || || || <br />
|-<br />
| 5 || || || || || <br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-09-23T20:22:21Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:ashishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' https://vk.me/join/AJQ1d9t/vgdyB7xDSCiPKtoR<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''': https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QW_gqeqr8oBJEO-nw1LDnxPWC-VoUaXTD3hWrLt6-gs/edit#gid=186001220<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''':<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || [https://goo.gl/sjeuxe семинар 2] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 3 || || || || || <br />
|-<br />
| 4 || || || || || <br />
|-<br />
| 5 || || || || || <br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-09-10T08:14:52Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:asshishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:asshishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:asshishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' ССЫЛКА<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''':<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд в семинаре || до следующего семинара <br />
|-<br />
| 2 || || || || || <br />
|-<br />
| 3 || || || || || <br />
|-<br />
| 4 || || || || || <br />
|-<br />
| 5 || || || || || <br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F)Цифровая грамотность(философия)2018-09-10T07:57:38Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор:''' Орехов Борис Валерьевич ([mailto:borekhov@hse.ru mail])<br />
<br />
Лекции проходят по понедельникам, 10:30-11:50, ауд. 503 (не каждую неделю, следите за расписанием)<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Хазова Анастасия Борисовна ([mailto:hazovaan@gmail.com mail]) || БФС181 || понедельник 12:10-13:30 || 401 || Шигапова Яна Владиславовна ([https://vk.com/shi_ya Vk] [mailto:shigapovvayana@mail.ru mail])<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:asshishkova@hse.ru mail]) || БФС182 || понедельник 12:10-13:30 || 402 || Глеб Шумаков ([https://vk.com/glebshumakov vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:asshishkova@hse.ru mail]) || БФС183 || понедельник 13:40-15:00 || 402 || Иван Кудинов ([https://vk.com/krnel vk] )<br />
|-<br />
| Шишкова Анна Сергеевна ([mailto:asshishkova@hse.ru mail]) || БФС184 || понедельник 16:40-18:00 || 402 || Анна Самсонова ([https://vk.com/bernhardt_as vk] )<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БФС181''' ССЫЛКА<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС182''' https://vk.me/join/AJQ1dzZ8mQeoj7ss7Dfn/cC6<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС183''' https://vk.me/join/AJQ1dyCFtQcDqncDtSmOe5P1<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БФС184''' https://vk.me/join/AJQ1d4_CmAccW6ahDHeH6bWX<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего и промежуточного контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена: Оитог = Онакоп<br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
Oнакоп = 0.2·Oдз1 + 0.2·Oдз2 + 0.2·Oдз3 + 0.2·Опроект + 0.2·Oкр,<br />
<br />
где Oдз1, Oдз2, Oдз2 — оценки за домашние работы 1, 2 и 3 соответственно,<br />
Опроект — оценка за проектную работу, <br />
Окр — оценка за контрольную работу.<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
Здесь будут ведомости с оценками за домашние задания. В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС181''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС182''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС183''':<br />
<br />
Ведомость группы '''БФС184''':<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях.<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || || || [https://goo.gl/7mhu94 семинар 1] || см последний слайд семинара ||<br />
|-<br />
| 2 || || || || || <br />
|-<br />
| 3 || || || || || <br />
|-<br />
| 4 || || || || || <br />
|-<br />
| 5 || || || || || <br />
|-<br />
| 6 || || || || || <br />
|-<br />
| 7 || || || || || <br />
|-<br />
| 8 || || || || || <br />
|-<br />
| 9 || || || || || <br />
|-<br />
| 10 || || || || || <br />
|-<br />
| 11 || || || || || <br />
|-<br />
| 12 || || || || || <br />
|-<br />
| 13 || || || || || <br />
|-<br />
| 14 || || || || || <br />
|-<br />
| 15 || || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B5О факультете2018-09-07T09:16:36Z<p>AnnaShishkova: /* Архив */</p>
<hr />
<div>__NOTOC__ <br />
<br />
= Учебные курсы факультета компьютерных наук=<br />
== Курсы за 2018/19 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования на ПМИ 2018/2019 (основной поток, 1 модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2018/2019 (основной поток, 1 модуль)]]<br />
<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]<br />
<br />
[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]<br />
<br />
<br />
[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]<br />
<br />
[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Теория_информации_2018/2019 | Теория информации]]<br />
||<br />
<br />
<br />
|}<br />
<br />
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br />
<br />
=== 1 семестр ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули <br />
<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]]<br />
<br />
[[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]]<br />
<br />
[[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]]<br />
<br />
[[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]]<br />
<br />
[[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]]<br />
<br />
[[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]]<br />
<br />
[[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]]<br />
<br />
[[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]]<br />
<br />
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]]<br />
<br />
[[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]]<br />
<br />
[[Машинное обучение (ФЭН)]]<br />
<br />
[[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]]<br />
<br />
[[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]]<br />
<br />
|| <br />
<br />
Международные отношения<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Востоковедение<br />
<br />
Маркетинг и рыночная аналитика<br />
<br />
Юриспруденция<br />
<br />
Факультет математики<br />
<br />
Прикладные методы социального анализа рынков<br />
<br />
Политология<br />
<br />
Журналистика<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Факультет экономических наук<br />
<br />
Факультет экономических наук<br />
<br />
Философия<br />
<br />
История<br />
<br />
Факультет Физики<br />
<br />
||<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2-4 курсы<br />
<br />
2 г.о.<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
3 курс<br />
<br />
3-4 курсы<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
||<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-4 модули<br />
<br />
1 модуль<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
2 модуль<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1 модуль<br />
<br />
1-3 модули<br />
<br />
1, 2, 4 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
|}<br />
<br />
= Архив =<br />
<br />
== Курсы за 2017/18 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]<br />
<br />
[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]<br />
<br />
||<br />
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]<br />
<br />
||<br />
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]<br />
<br />
[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]] <br />
<br />
[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]<br />
<br />
[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]<br />
<br />
[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]<br />
<br />
[[Параллельные и распределенные вычисления 2017 | Параллельные и распределенные вычисления]]<br />
<br />
[[Анализ неструктурированных данных]]<br />
<br />
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]<br />
<br />
[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]<br />
<br />
[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]<br />
<br />
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br />
<br />
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]<br />
<br />
[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br />
<br />
[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Анализ неструктурированных данных]]<br />
<br />
[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]<br />
<br />
[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]<br />
<br />
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]<br />
<br />
[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]<br />
<br />
[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]<br />
<br />
[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]<br />
<br />
[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]<br />
<br />
[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]<br />
<br />
[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]<br />
<br />
|}<br />
<br />
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br />
<br />
=== 2 семестр ===<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]]<br /><br />
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]]<br /><br />
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]]<br /><br />
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]]<br /><br />
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]]<br /><br />
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]]<br /><br />
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]]<br /><br />
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]]<br /><br />
<br />
=== 1 семестр ===<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]]<br /><br />
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] <br /><br />
[[Программирование (python) для лингвистов | Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)]]<br /><br />
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]]<br /><br />
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]]<br /><br />
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] <br /><br />
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] <br /><br />
<br />
== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==<br />
<br />
[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]] <br /><br />
<br />
== Курсы за 2016/17 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]<br />
<br />
[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br />
<br />
|| <br />
<br />
[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br />
<br />
[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]<br />
<br />
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]<br />
<br />
[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]<br />
<br />
|| <br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]<br />
<br />
[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]<br />
<br />
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]<br />
<br />
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]<br />
<br />
[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]<br />
<br />
[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]<br />
<br />
[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]<br />
<br />
[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]<br />
<br />
[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]<br />
<br />
[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]<br />
<br />
|}<br />
<br />
{|width=100%<br />
|style="vertical-align:top;"|<br />
<br />
<!-- Первая колонка --><br />
<br />
=== Курсы за 2015/16 учебный год ===<br />
{|<br />
|-<br />
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]<br />
|-<br />
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br />
|-<br />
|[[Компьютерные системы]]<br />
|-<br />
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Data analysis (Software Engineering)]]<br /><br />
|-<br />
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]<br />
|-<br />
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]<br />
|-<br />
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]<br />
|}<br />
<br />
|style="vertical-align:top;"|<br />
<br />
<!-- Вторая колонка --><br />
<br />
=== Курсы за 2014/15 учебный год ===<br />
{|<br />
|-<br />
|[[Основы и методологии программирования]]<br /><br />
|-<br />
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]]<br /><br />
|-<br />
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]]<br /><br />
|-<br />
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]]<br /><br />
|-<br />
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]<br />
|}<br />
<br />
==== Проектная работа ====<br />
{|<br />
|-<br />
|[[Проектная работа]] <br /><br />
|-<br />
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]<br />
|-<br />
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]<br />
|}<br />
<br />
<!-- Завершение двухколоночной таблицы --><br />
|}<br />
<br />
== Мероприятия факультета компьютерных наук ==<br />
=== Summer School 2015 ===<br />
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]<br />
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]<br />
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]<br />
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]<br />
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]<br />
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]<br />
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]<br />
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]<br />
#[[NLP References|References]]<br />
<br />
== Архив ==<br />
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B5О факультете2018-09-06T16:43:51Z<p>AnnaShishkova: /* Архив */</p>
<hr />
<div>__NOTOC__ <br />
<br />
= Учебные курсы факультета компьютерных наук=<br />
== Курсы за 2018/19 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования на ПМИ 2018/2019 (основной поток, 1 модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2018/2019 (основной поток, 1 модуль)]]<br />
<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]<br />
<br />
[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]<br />
<br />
<br />
[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]<br />
<br />
[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Теория_информации_2018/2019 | Теория информации]]<br />
||<br />
<br />
<br />
|}<br />
<br />
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br />
<br />
=== 1 семестр ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули <br />
<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]]<br />
<br />
[[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]]<br />
<br />
[[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]]<br />
<br />
[[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]]<br />
<br />
[[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]]<br />
<br />
[[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]]<br />
<br />
[[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]]<br />
<br />
[[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]]<br />
<br />
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]]<br />
<br />
[[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]]<br />
<br />
[[Машинное обучение (ФЭН)]]<br />
<br />
[[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]]<br />
<br />
[[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
|| <br />
<br />
Международные отношения<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Востоковедение<br />
<br />
Маркетинг и рыночная аналитика<br />
<br />
Юриспруденция<br />
<br />
Факультет математики<br />
<br />
Прикладные методы социального анализа рынков<br />
<br />
Политология<br />
<br />
Журналистика<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Факультет экономических наук<br />
<br />
Факультет экономических наук<br />
<br />
Философия<br />
<br />
История<br />
<br />
||<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2-4 курсы<br />
<br />
2 г.о.<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
3 курс<br />
<br />
3-4 курсы<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
||<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-4 модули<br />
<br />
1 модуль<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
2 модуль<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1 модуль<br />
<br />
1-3 модули<br />
<br />
1, 2, 4 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
|}<br />
<br />
= Архив =<br />
<br />
== Курсы за 2017/18 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]<br />
<br />
[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]<br />
<br />
||<br />
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]<br />
<br />
||<br />
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]<br />
<br />
[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]] <br />
<br />
[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]<br />
<br />
[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]<br />
<br />
[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]<br />
<br />
[[Параллельные и распределенные вычисления 2017 | Параллельные и распределенные вычисления]]<br />
<br />
[[Анализ неструктурированных данных]]<br />
<br />
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]<br />
<br />
[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]<br />
<br />
[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]<br />
<br />
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br />
<br />
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]<br />
<br />
[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br />
<br />
[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Анализ неструктурированных данных]]<br />
<br />
[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]<br />
<br />
[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]<br />
<br />
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]<br />
<br />
[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]<br />
<br />
[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]<br />
<br />
[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]<br />
<br />
[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]<br />
<br />
[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]<br />
<br />
[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]<br />
<br />
|}<br />
<br />
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br />
<br />
=== 2 семестр ===<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]]<br /><br />
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]]<br /><br />
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]]<br /><br />
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]]<br /><br />
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]]<br /><br />
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]]<br /><br />
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]]<br /><br />
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]]<br /><br />
<br />
=== 1 семестр ===<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]]<br /><br />
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] <br /><br />
[[Программирование (python) для лингвистов | Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)]]<br /><br />
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]]<br /><br />
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]]<br /><br />
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] <br /><br />
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] <br /><br />
<br />
== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==<br />
<br />
[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]] <br /><br />
<br />
== Курсы за 2016/17 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]<br />
<br />
[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br />
<br />
|| <br />
<br />
[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br />
<br />
[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]<br />
<br />
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]<br />
<br />
[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]<br />
<br />
|| <br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]<br />
<br />
[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]<br />
<br />
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]<br />
<br />
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]<br />
<br />
[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]<br />
<br />
[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]<br />
<br />
[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]<br />
<br />
[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]<br />
<br />
[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]<br />
<br />
[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]<br />
<br />
|}<br />
<br />
{|width=100%<br />
|style="vertical-align:top;"|<br />
<br />
<!-- Первая колонка --><br />
<br />
=== Курсы за 2015/16 учебный год ===<br />
{|<br />
|-<br />
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]<br />
|-<br />
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br />
|-<br />
|[[Компьютерные системы]]<br />
|-<br />
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Data analysis (Software Engineering)]]<br /><br />
|-<br />
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]<br />
|-<br />
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]<br />
|-<br />
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]<br />
|}<br />
<br />
|style="vertical-align:top;"|<br />
<br />
<!-- Вторая колонка --><br />
<br />
=== Курсы за 2014/15 учебный год ===<br />
{|<br />
|-<br />
|[[Основы и методологии программирования]]<br /><br />
|-<br />
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]]<br /><br />
|-<br />
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]]<br /><br />
|-<br />
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]]<br /><br />
|-<br />
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]<br />
|}<br />
<br />
==== Проектная работа ====<br />
{|<br />
|-<br />
|[[Проектная работа]] <br /><br />
|-<br />
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]<br />
|-<br />
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]<br />
|}<br />
<br />
<!-- Завершение двухколоночной таблицы --><br />
|}<br />
<br />
== Мероприятия факультета компьютерных наук ==<br />
=== Summer School 2015 ===<br />
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]<br />
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]<br />
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]<br />
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]<br />
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]<br />
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]<br />
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]<br />
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]<br />
#[[NLP References|References]]<br />
<br />
== Архив ==<br />
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]<br />
<br />
<br />
https://www.dropbox.com/s/j4o8e0jd3i3tnr0/Sber_sem1.pdf?dl=0</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B5О факультете2018-09-06T14:33:50Z<p>AnnaShishkova: /* 1 семестр */</p>
<hr />
<div>__NOTOC__ <br />
<br />
= Учебные курсы факультета компьютерных наук=<br />
== Курсы за 2018/19 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования на ПМИ 2018/2019 (основной поток, 1 модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2018/2019 (основной поток, 1 модуль)]]<br />
<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]<br />
<br />
[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]<br />
<br />
<br />
[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]<br />
<br />
[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Теория_информации_2018/2019 | Теория информации]]<br />
||<br />
<br />
<br />
|}<br />
<br />
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br />
<br />
=== 1 семестр ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули <br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]]<br />
<br />
[[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]]<br />
<br />
[[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]]<br />
<br />
[[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]]<br />
<br />
[[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]]<br />
<br />
[[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]]<br />
<br />
[[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]]<br />
<br />
[[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]]<br />
<br />
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]]<br />
<br />
[[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]]<br />
<br />
[[Машинное обучение (ФЭН)]]<br />
<br />
[[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]]<br />
<br />
[[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]]<br />
<br />
||<br />
<br />
Международные отношения<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Востоковедение<br />
<br />
Маркетинг и рыночная аналитика<br />
<br />
Юриспруденция<br />
<br />
Факультет математики<br />
<br />
Прикладные методы социального анализа рынков<br />
<br />
Политология<br />
<br />
Журналистика<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Фундаментальная и компьютерная лингвистика<br />
<br />
Факультет экономических наук<br />
<br />
Философия<br />
<br />
История<br />
<br />
||<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
2-4 курсы<br />
<br />
2 г.о.<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
4 курс<br />
<br />
3 курс<br />
<br />
3-4 курсы<br />
<br />
2 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
1 курс<br />
<br />
||<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-4 модули<br />
<br />
1 модуль<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
2 модуль<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1 модуль<br />
<br />
1-3 модули<br />
<br />
1, 2, 4 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
1-2 модули<br />
<br />
|}<br />
<br />
= Архив =<br />
<br />
== Курсы за 2017/18 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]<br />
<br />
[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]<br />
<br />
[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]<br />
<br />
||<br />
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]<br />
<br />
||<br />
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]<br />
<br />
[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]] <br />
<br />
[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]<br />
<br />
[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]<br />
<br />
[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]<br />
<br />
[[Параллельные и распределенные вычисления 2017 | Параллельные и распределенные вычисления]]<br />
<br />
[[Анализ неструктурированных данных]]<br />
<br />
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]<br />
<br />
[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]<br />
<br />
[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]<br />
<br />
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br />
<br />
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]<br />
<br />
[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br />
<br />
[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br />
<br />
[[Анализ неструктурированных данных]]<br />
<br />
[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]<br />
<br />
[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]<br />
<br />
[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]<br />
<br />
[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]<br />
<br />
[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]<br />
<br />
[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]<br />
<br />
[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]<br />
<br />
[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]<br />
<br />
[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]<br />
<br />
|}<br />
<br />
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br />
<br />
=== 2 семестр ===<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]]<br /><br />
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]]<br /><br />
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]]<br /><br />
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]]<br /><br />
[[Программирование_(python)_для_лингвистов|Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]]<br /><br />
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]]<br /><br />
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]]<br /><br />
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]]<br /><br />
<br />
=== 1 семестр ===<br />
<br />
[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]]<br /><br />
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] <br /><br />
[[Программирование (python) для лингвистов | Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)]]<br /><br />
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]]<br /><br />
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]]<br /><br />
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] <br /><br />
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] <br /><br />
<br />
== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==<br />
<br />
[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]] <br /><br />
<br />
== Курсы за 2016/17 учебный год ==<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры<br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]<br />
<br />
[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br />
<br />
|| <br />
<br />
[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br />
<br />
[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]<br />
<br />
[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]<br />
<br />
[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]<br />
<br />
|| <br />
<br />
[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br />
<br />
[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]<br />
<br />
[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]<br />
<br />
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]<br />
<br />
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]<br />
<br />
[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]<br />
<br />
[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]<br />
<br />
[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]<br />
<br />
[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]<br />
<br />
[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]<br />
<br />
[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]<br />
<br />
[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]<br />
<br />
[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]<br />
<br />
||<br />
<br />
[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br />
<br />
[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]<br />
<br />
|}<br />
<br />
{|width=100%<br />
|style="vertical-align:top;"|<br />
<br />
<!-- Первая колонка --><br />
<br />
=== Курсы за 2015/16 учебный год ===<br />
{|<br />
|-<br />
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]<br />
|-<br />
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br />
|-<br />
|[[Компьютерные системы]]<br />
|-<br />
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Data analysis (Software Engineering)]]<br /><br />
|-<br />
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br />
|-<br />
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]<br />
|-<br />
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]<br />
|-<br />
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]<br />
|}<br />
<br />
|style="vertical-align:top;"|<br />
<br />
<!-- Вторая колонка --><br />
<br />
=== Курсы за 2014/15 учебный год ===<br />
{|<br />
|-<br />
|[[Основы и методологии программирования]]<br /><br />
|-<br />
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]]<br /><br />
|-<br />
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]]<br /><br />
|-<br />
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]]<br /><br />
|-<br />
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]<br />
|}<br />
<br />
==== Проектная работа ====<br />
{|<br />
|-<br />
|[[Проектная работа]] <br /><br />
|-<br />
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]<br />
|-<br />
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]<br />
|}<br />
<br />
<!-- Завершение двухколоночной таблицы --><br />
|}<br />
<br />
== Мероприятия факультета компьютерных наук ==<br />
=== Summer School 2015 ===<br />
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]<br />
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]<br />
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]<br />
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]<br />
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]<br />
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]<br />
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]<br />
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]<br />
#[[NLP References|References]]<br />
<br />
== Архив ==<br />
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-06-04T15:29:47Z<p>AnnaShishkova: /* 21.06.2018 */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yv4vwT2uRpGzfRORH1NCVfAaWPqcEBLk5ybKrj5bRbY/edit?usp=sharing Оценки за модуль NLP]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталия Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || [https://t.me/joinchat/B3rxURJauyfLrG168XVAfA ссылка]<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 || [https://t.me/joinchat/GH1hLBCm6iYjd93vNWlLYA ссылка]<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Домашние задания === <br />
<br />
ДЗ 1. Генератор описания погоды: [https://github.com/echernyak/minor/blob/master/NLP/hw1.ipynb (GitHub)]<br />
<br />
ДЗ 2. Предсказание цены акции: [https://github.com/echernyak/minor/tree/master/NLP/hw2 (GitHub)]<br />
<br />
Д3 3. Кластеризация изображений: [https://www.dropbox.com/sh/9vamc23gmxcjkrq/AABAwq2qp7PTkA2_qMWl1DEGa?dl=0 (dropbox)]<br />
<br />
ДЗ 4. Рекомендательные системы: [https://yadi.sk/d/ekgg5-nA3W52YQ (Я.Диск)]<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1. 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== Неделя 2. 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Морфологический анализ. Скрытый цепи Маркова. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
==== Неделя 3. 01.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''' (И. Смуров): Синтаксический анализ [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/qid0ohgzq4holo1/M_sem3.pdf?dl=0 Scrapy]<br />
<br />
==== Неделя 4. 08.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Векторная модель, снижение размерности в векторной модели. Информационный поиск. Модели скрытых тем. [https://www.dropbox.com/s/kf79mcmiaj7of72/3_VSM.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/xhhna4aav7f0ikx/M_sem4.pdf?dl=0 Ключевые слова]<br />
<br />
==== Неделя 5. 15.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Векторная модель, снижение размерности в векторной модели. Векторное представление слова. Счетные и нейронные модели. [https://www.dropbox.com/s/j6gsnobrcnyrmvj/5_DS.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/LB6owaMb3SGu3X Модели скрытых тем]<br />
<br />
==== Неделя 6. 22.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Классификация текстов. ML и DL методы классификации текстов. [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l3_classification.ipynb (слайды1)] [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l6_RU_FNN_CNN.ipynb (слайды2)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/G-3NVs613SVqXf Дистрибутивная семантика]<br />
<br />
==== Неделя 7. 01.03.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': самостоятельная работа<br />
<br />
==== Неделя 8. 15.03.2018 ==== <br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/VENYrFB43TDhhz Классификация и кластеризация текстов]<br />
<br />
==== Неделя 9. 22.03.2018 ==== <br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/5RmYAwQf3Td3Ee Языковые модели ]<br />
<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]<br />
<br />
===05.04.2018===<br />
'''Лекция''': Поиск частых множеств (товаров) и ассоциативных правил. Алгоритмы. [https://www.dropbox.com/s/y8wl6r6dlc2cih7/PatternMiningIntro_DPO_2018.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Named Entity Recognition [https://yadi.sk/d/DxzzwOWQ3W69Eo]<br />
<br />
===12.04.2018===<br />
'''Лекция''': Упражнения для самопроверки [https://www.dropbox.com/s/wnzt48068fv5s1i/Exercises_wo_solutions.pptx?dl=0]<br />
Поиск частых множеств (товаров) и ассоциативных правил. Задачи. (см. слайды предыдущего занятия)<br />
<br />
'''Семинар''': Reinforcement Learning [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-atda-18/sem10]<br />
<br />
===19.04.2018===<br />
'''Лекция''': Рамочная презентация. [https://www.dropbox.com/s/a6q6s1grg0gs4o9/RecSysIntro.pdf?dl=0]<br />
Case-study 1. Коллаборативная фильтрация: user-based and item-based алгоритмы [https://www.dropbox.com/s/jvmxljjj1wobylc/Case%201.%20%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Reinforcement Learning: нейросетевой подход [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-atda-18/sem11]<br />
<br />
===26.04.2018===<br />
'''Лекция''': Case-study 2. Булева матричная факторизация и сингулярное разложение матриц для коллаборативной фильтрации [https://www.dropbox.com/s/f2anmkhlm2b9i7o/Case%202%20Varna%20Boolean%20Matrix%20Factorisation%20for%20Collaborative%20Filtering.pdf?dl=0]<br />
<br />
Скрипт с примерами SVD и NMF средствами Питона.[https://www.dropbox.com/s/aij1ussi8p26on4/SVD%20%26%20NMF.ipynb?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Спектральная кластеризация [https://yadi.sk/d/oTt7Vkr93UdseH]<br />
<br />
===10.05.2018===<br />
<br />
'''Лекция''': Case-study 3. Рекомендация радиостанций. Гибридные рекомендательные системы [https://www.dropbox.com/s/4f8b5o9f0mleiit/Case%203%20Warsaw_FMhostTalk.pdf?dl=0]<br />
<br />
Статья [https://www.dropbox.com/s/83vsmjdsiultwxn/1-s2.0-S0957417416300513-main.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': -<br />
<br />
===17.05.2018===<br />
'''Лекция''': Спектральная кластеризация [https://www.dropbox.com/s/djwu59mhhkcyj05/spectral_clustering_minor.pdf?dl=0]. См. ссылки на основную и дополнительную литературу в слайдах.<br />
<br />
'''Семинар''': Рекомендательные системы [https://yadi.sk/d/SWWrGA0s3VqLER]<br />
<br />
<br />
[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]<br />
<br />
<br />
===24.05.2018===<br />
'''Лекция''': Дополнительные модели матричной факторизации для рекомендательных систем [https://www.dropbox.com/s/qm7hpgalzi4z35j/RecSys_MF_2018.pdf?dl=0]. См. ссылки на статьи в слайдах.<br />
<br />
* [https://www.dropbox.com/s/44szl9letoy71zo/implicite_als.ipynb?dl=0 Матричная факторизация для случая неявного отклика]<br />
<br />
* [https://www.dropbox.com/s/mowpr7cnk84wv5k/ALS-sgd_biases.ipynb?dl=0 Матричная факторизация на основе ALS]<br />
<br />
'''Семинар''': самостоятельная работа<br />
<br />
===31.05.2018===<br />
'''Лекция''': Поиск документов почти-дубликатов на основе частых замкнутых множеств признаков [https://www.dropbox.com/s/skek59zw6aewj0n/Frequent%20Itemset%20Mining%20for%20Clustering.pdf?dl=0 Слайды] [https://www.dropbox.com/s/5kqsthrlpep9c4f/fulltext.pdf?dl=0 Статья]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/a2ezr-eg3Wjvbf Оптимизация метрик]<br />
<br />
<br />
===7.06.2018===<br />
<br />
'''Лекция''': Поиск частых последовательностей (Sequence Mining) [https://www.dropbox.com/s/f9vf73v1yohs6cz/SeqMining.pdf?dl=0 Слайды]. Case-study: анализ демографических последовательностей [https://www.dropbox.com/s/2lrb4pvee5t2hrm/presentation_muratova.pdf?dl=0 Слайды] [https://www.dropbox.com/s/ibka4qc030g8tg5/SeqDem.pdf?dl=0 Статья]<br />
<br />
'''Семинар''': Проводятся консультации для подготовки к экзаменам семинаристами в своих группах.<br />
<br />
===14.06.2018===<br />
<br />
Занятий нет<br />
<br />
===21.06.2018===<br />
<br />
Экзамен. Аудитория 5306. Время: 18:10<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/bqv2fcqwd8zxr64/Exam_questions?dl=0 Вопросы по второй части курса (лектор: Игнатов Д.И.) ]<br />
<br />
<br />
[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-06-04T15:29:35Z<p>AnnaShishkova: /* 7.06.2018 */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yv4vwT2uRpGzfRORH1NCVfAaWPqcEBLk5ybKrj5bRbY/edit?usp=sharing Оценки за модуль NLP]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталия Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || [https://t.me/joinchat/B3rxURJauyfLrG168XVAfA ссылка]<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 || [https://t.me/joinchat/GH1hLBCm6iYjd93vNWlLYA ссылка]<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Домашние задания === <br />
<br />
ДЗ 1. Генератор описания погоды: [https://github.com/echernyak/minor/blob/master/NLP/hw1.ipynb (GitHub)]<br />
<br />
ДЗ 2. Предсказание цены акции: [https://github.com/echernyak/minor/tree/master/NLP/hw2 (GitHub)]<br />
<br />
Д3 3. Кластеризация изображений: [https://www.dropbox.com/sh/9vamc23gmxcjkrq/AABAwq2qp7PTkA2_qMWl1DEGa?dl=0 (dropbox)]<br />
<br />
ДЗ 4. Рекомендательные системы: [https://yadi.sk/d/ekgg5-nA3W52YQ (Я.Диск)]<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1. 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== Неделя 2. 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Морфологический анализ. Скрытый цепи Маркова. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
==== Неделя 3. 01.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''' (И. Смуров): Синтаксический анализ [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/qid0ohgzq4holo1/M_sem3.pdf?dl=0 Scrapy]<br />
<br />
==== Неделя 4. 08.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Векторная модель, снижение размерности в векторной модели. Информационный поиск. Модели скрытых тем. [https://www.dropbox.com/s/kf79mcmiaj7of72/3_VSM.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/xhhna4aav7f0ikx/M_sem4.pdf?dl=0 Ключевые слова]<br />
<br />
==== Неделя 5. 15.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Векторная модель, снижение размерности в векторной модели. Векторное представление слова. Счетные и нейронные модели. [https://www.dropbox.com/s/j6gsnobrcnyrmvj/5_DS.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/LB6owaMb3SGu3X Модели скрытых тем]<br />
<br />
==== Неделя 6. 22.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Классификация текстов. ML и DL методы классификации текстов. [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l3_classification.ipynb (слайды1)] [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l6_RU_FNN_CNN.ipynb (слайды2)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/G-3NVs613SVqXf Дистрибутивная семантика]<br />
<br />
==== Неделя 7. 01.03.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': самостоятельная работа<br />
<br />
==== Неделя 8. 15.03.2018 ==== <br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/VENYrFB43TDhhz Классификация и кластеризация текстов]<br />
<br />
==== Неделя 9. 22.03.2018 ==== <br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/5RmYAwQf3Td3Ee Языковые модели ]<br />
<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]<br />
<br />
===05.04.2018===<br />
'''Лекция''': Поиск частых множеств (товаров) и ассоциативных правил. Алгоритмы. [https://www.dropbox.com/s/y8wl6r6dlc2cih7/PatternMiningIntro_DPO_2018.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Named Entity Recognition [https://yadi.sk/d/DxzzwOWQ3W69Eo]<br />
<br />
===12.04.2018===<br />
'''Лекция''': Упражнения для самопроверки [https://www.dropbox.com/s/wnzt48068fv5s1i/Exercises_wo_solutions.pptx?dl=0]<br />
Поиск частых множеств (товаров) и ассоциативных правил. Задачи. (см. слайды предыдущего занятия)<br />
<br />
'''Семинар''': Reinforcement Learning [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-atda-18/sem10]<br />
<br />
===19.04.2018===<br />
'''Лекция''': Рамочная презентация. [https://www.dropbox.com/s/a6q6s1grg0gs4o9/RecSysIntro.pdf?dl=0]<br />
Case-study 1. Коллаборативная фильтрация: user-based and item-based алгоритмы [https://www.dropbox.com/s/jvmxljjj1wobylc/Case%201.%20%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Reinforcement Learning: нейросетевой подход [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-atda-18/sem11]<br />
<br />
===26.04.2018===<br />
'''Лекция''': Case-study 2. Булева матричная факторизация и сингулярное разложение матриц для коллаборативной фильтрации [https://www.dropbox.com/s/f2anmkhlm2b9i7o/Case%202%20Varna%20Boolean%20Matrix%20Factorisation%20for%20Collaborative%20Filtering.pdf?dl=0]<br />
<br />
Скрипт с примерами SVD и NMF средствами Питона.[https://www.dropbox.com/s/aij1ussi8p26on4/SVD%20%26%20NMF.ipynb?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Спектральная кластеризация [https://yadi.sk/d/oTt7Vkr93UdseH]<br />
<br />
===10.05.2018===<br />
<br />
'''Лекция''': Case-study 3. Рекомендация радиостанций. Гибридные рекомендательные системы [https://www.dropbox.com/s/4f8b5o9f0mleiit/Case%203%20Warsaw_FMhostTalk.pdf?dl=0]<br />
<br />
Статья [https://www.dropbox.com/s/83vsmjdsiultwxn/1-s2.0-S0957417416300513-main.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': -<br />
<br />
===17.05.2018===<br />
'''Лекция''': Спектральная кластеризация [https://www.dropbox.com/s/djwu59mhhkcyj05/spectral_clustering_minor.pdf?dl=0]. См. ссылки на основную и дополнительную литературу в слайдах.<br />
<br />
'''Семинар''': Рекомендательные системы [https://yadi.sk/d/SWWrGA0s3VqLER]<br />
<br />
<br />
[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]<br />
<br />
<br />
===24.05.2018===<br />
'''Лекция''': Дополнительные модели матричной факторизации для рекомендательных систем [https://www.dropbox.com/s/qm7hpgalzi4z35j/RecSys_MF_2018.pdf?dl=0]. См. ссылки на статьи в слайдах.<br />
<br />
* [https://www.dropbox.com/s/44szl9letoy71zo/implicite_als.ipynb?dl=0 Матричная факторизация для случая неявного отклика]<br />
<br />
* [https://www.dropbox.com/s/mowpr7cnk84wv5k/ALS-sgd_biases.ipynb?dl=0 Матричная факторизация на основе ALS]<br />
<br />
'''Семинар''': самостоятельная работа<br />
<br />
===31.05.2018===<br />
'''Лекция''': Поиск документов почти-дубликатов на основе частых замкнутых множеств признаков [https://www.dropbox.com/s/skek59zw6aewj0n/Frequent%20Itemset%20Mining%20for%20Clustering.pdf?dl=0 Слайды] [https://www.dropbox.com/s/5kqsthrlpep9c4f/fulltext.pdf?dl=0 Статья]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/a2ezr-eg3Wjvbf Оптимизация метрик]<br />
<br />
<br />
===7.06.2018===<br />
<br />
'''Лекция''': Поиск частых последовательностей (Sequence Mining) [https://www.dropbox.com/s/f9vf73v1yohs6cz/SeqMining.pdf?dl=0 Слайды]. Case-study: анализ демографических последовательностей [https://www.dropbox.com/s/2lrb4pvee5t2hrm/presentation_muratova.pdf?dl=0 Слайды] [https://www.dropbox.com/s/ibka4qc030g8tg5/SeqDem.pdf?dl=0 Статья]<br />
<br />
'''Семинар''': Проводятся консультации для подготовки к экзаменам семинаристами в своих группах.<br />
<br />
===14.06.2018===<br />
<br />
Занятий нет<br />
<br />
===21.06.2018===<br />
<br />
Экзамен. Аудитория 5306. Время: 18:10 (уточняется у менеджера).<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/bqv2fcqwd8zxr64/Exam_questions?dl=0 Вопросы по второй части курса (лектор: Игнатов Д.И.) ]<br />
<br />
<br />
[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-06-04T15:29:12Z<p>AnnaShishkova: /* 14.06.2018 */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Yv4vwT2uRpGzfRORH1NCVfAaWPqcEBLk5ybKrj5bRbY/edit?usp=sharing Оценки за модуль NLP]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталия Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || [https://t.me/joinchat/B3rxURJauyfLrG168XVAfA ссылка]<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 || [https://t.me/joinchat/GH1hLBCm6iYjd93vNWlLYA ссылка]<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Домашние задания === <br />
<br />
ДЗ 1. Генератор описания погоды: [https://github.com/echernyak/minor/blob/master/NLP/hw1.ipynb (GitHub)]<br />
<br />
ДЗ 2. Предсказание цены акции: [https://github.com/echernyak/minor/tree/master/NLP/hw2 (GitHub)]<br />
<br />
Д3 3. Кластеризация изображений: [https://www.dropbox.com/sh/9vamc23gmxcjkrq/AABAwq2qp7PTkA2_qMWl1DEGa?dl=0 (dropbox)]<br />
<br />
ДЗ 4. Рекомендательные системы: [https://yadi.sk/d/ekgg5-nA3W52YQ (Я.Диск)]<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1. 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== Неделя 2. 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Морфологический анализ. Скрытый цепи Маркова. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
==== Неделя 3. 01.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''' (И. Смуров): Синтаксический анализ [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/qid0ohgzq4holo1/M_sem3.pdf?dl=0 Scrapy]<br />
<br />
==== Неделя 4. 08.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Векторная модель, снижение размерности в векторной модели. Информационный поиск. Модели скрытых тем. [https://www.dropbox.com/s/kf79mcmiaj7of72/3_VSM.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/xhhna4aav7f0ikx/M_sem4.pdf?dl=0 Ключевые слова]<br />
<br />
==== Неделя 5. 15.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Векторная модель, снижение размерности в векторной модели. Векторное представление слова. Счетные и нейронные модели. [https://www.dropbox.com/s/j6gsnobrcnyrmvj/5_DS.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/LB6owaMb3SGu3X Модели скрытых тем]<br />
<br />
==== Неделя 6. 22.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Классификация текстов. ML и DL методы классификации текстов. [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l3_classification.ipynb (слайды1)] [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l6_RU_FNN_CNN.ipynb (слайды2)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/G-3NVs613SVqXf Дистрибутивная семантика]<br />
<br />
==== Неделя 7. 01.03.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': самостоятельная работа<br />
<br />
==== Неделя 8. 15.03.2018 ==== <br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/VENYrFB43TDhhz Классификация и кластеризация текстов]<br />
<br />
==== Неделя 9. 22.03.2018 ==== <br />
'''Лекция''': Языковые модели. Цепи Маркова, нейронные языковые модели, рекуррентные нейронные языковые модели [https://github.com/echernyak/ML-for-compling/blob/master/l7_LM.ipynb (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/5RmYAwQf3Td3Ee Языковые модели ]<br />
<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]<br />
<br />
===05.04.2018===<br />
'''Лекция''': Поиск частых множеств (товаров) и ассоциативных правил. Алгоритмы. [https://www.dropbox.com/s/y8wl6r6dlc2cih7/PatternMiningIntro_DPO_2018.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Named Entity Recognition [https://yadi.sk/d/DxzzwOWQ3W69Eo]<br />
<br />
===12.04.2018===<br />
'''Лекция''': Упражнения для самопроверки [https://www.dropbox.com/s/wnzt48068fv5s1i/Exercises_wo_solutions.pptx?dl=0]<br />
Поиск частых множеств (товаров) и ассоциативных правил. Задачи. (см. слайды предыдущего занятия)<br />
<br />
'''Семинар''': Reinforcement Learning [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-atda-18/sem10]<br />
<br />
===19.04.2018===<br />
'''Лекция''': Рамочная презентация. [https://www.dropbox.com/s/a6q6s1grg0gs4o9/RecSysIntro.pdf?dl=0]<br />
Case-study 1. Коллаборативная фильтрация: user-based and item-based алгоритмы [https://www.dropbox.com/s/jvmxljjj1wobylc/Case%201.%20%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Reinforcement Learning: нейросетевой подход [https://github.com/grafft/hse-tasks/tree/master/minor-atda-18/sem11]<br />
<br />
===26.04.2018===<br />
'''Лекция''': Case-study 2. Булева матричная факторизация и сингулярное разложение матриц для коллаборативной фильтрации [https://www.dropbox.com/s/f2anmkhlm2b9i7o/Case%202%20Varna%20Boolean%20Matrix%20Factorisation%20for%20Collaborative%20Filtering.pdf?dl=0]<br />
<br />
Скрипт с примерами SVD и NMF средствами Питона.[https://www.dropbox.com/s/aij1ussi8p26on4/SVD%20%26%20NMF.ipynb?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': Спектральная кластеризация [https://yadi.sk/d/oTt7Vkr93UdseH]<br />
<br />
===10.05.2018===<br />
<br />
'''Лекция''': Case-study 3. Рекомендация радиостанций. Гибридные рекомендательные системы [https://www.dropbox.com/s/4f8b5o9f0mleiit/Case%203%20Warsaw_FMhostTalk.pdf?dl=0]<br />
<br />
Статья [https://www.dropbox.com/s/83vsmjdsiultwxn/1-s2.0-S0957417416300513-main.pdf?dl=0]<br />
<br />
'''Семинар''': -<br />
<br />
===17.05.2018===<br />
'''Лекция''': Спектральная кластеризация [https://www.dropbox.com/s/djwu59mhhkcyj05/spectral_clustering_minor.pdf?dl=0]. См. ссылки на основную и дополнительную литературу в слайдах.<br />
<br />
'''Семинар''': Рекомендательные системы [https://yadi.sk/d/SWWrGA0s3VqLER]<br />
<br />
<br />
[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]<br />
<br />
<br />
===24.05.2018===<br />
'''Лекция''': Дополнительные модели матричной факторизации для рекомендательных систем [https://www.dropbox.com/s/qm7hpgalzi4z35j/RecSys_MF_2018.pdf?dl=0]. См. ссылки на статьи в слайдах.<br />
<br />
* [https://www.dropbox.com/s/44szl9letoy71zo/implicite_als.ipynb?dl=0 Матричная факторизация для случая неявного отклика]<br />
<br />
* [https://www.dropbox.com/s/mowpr7cnk84wv5k/ALS-sgd_biases.ipynb?dl=0 Матричная факторизация на основе ALS]<br />
<br />
'''Семинар''': самостоятельная работа<br />
<br />
===31.05.2018===<br />
'''Лекция''': Поиск документов почти-дубликатов на основе частых замкнутых множеств признаков [https://www.dropbox.com/s/skek59zw6aewj0n/Frequent%20Itemset%20Mining%20for%20Clustering.pdf?dl=0 Слайды] [https://www.dropbox.com/s/5kqsthrlpep9c4f/fulltext.pdf?dl=0 Статья]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://yadi.sk/d/a2ezr-eg3Wjvbf Оптимизация метрик]<br />
<br />
<br />
===7.06.2018===<br />
<br />
'''Лекция''': Поиск частых последовательностей (Sequence Mining) [https://www.dropbox.com/s/f9vf73v1yohs6cz/SeqMining.pdf?dl=0 Слайды]. Case-study: анализ демографических последовательностей [https://www.dropbox.com/s/2lrb4pvee5t2hrm/presentation_muratova.pdf?dl=0 Слайды] [https://www.dropbox.com/s/ibka4qc030g8tg5/SeqDem.pdf?dl=0 Статья]<br />
<br />
Проводятся консультации для подготовки к экзаменам семинаристами в своих группах.<br />
<br />
===14.06.2018===<br />
<br />
Занятий нет<br />
<br />
===21.06.2018===<br />
<br />
Экзамен. Аудитория 5306. Время: 18:10 (уточняется у менеджера).<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/bqv2fcqwd8zxr64/Exam_questions?dl=0 Вопросы по второй части курса (лектор: Игнатов Д.И.) ]<br />
<br />
<br />
[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Домашние задания по Цифровой грамотности 2018 (2 семестр)2018-05-25T09:45:57Z<p>AnnaShishkova: /* Домашнее задание 9 (ДИЯ) */</p>
<hr />
<div>== Домашнее задание 1 == <br />
'''Дедлайн 27 января 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Предварительная часть''' (для тех, кто этого еще не сделал):<br />
# создать аккаунт на [https://github.com/ github]<br />
# зарегистрироваться в [https://telegram.org/dl/webogram Telegram]<br />
# вступить в [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)#.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF чат своей группы] <br />
# заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7D83q_nkvhGiTVHQ_gOb5gcf2BpOLKgtEMxrueFMUaVpoSw/viewform форму-анкету] <br />
<br />
'''Основная часть''':<br />
# Создать репозиторий с названием hw1<br />
# Добавить в репозиторий README<br />
# Заполнить README информацией о себе, уместно(!) используя как можно больше средств разметки markdown (заголовки, подзаголовки, выделения, списки, ссылки, картинки...). <br /> '''Минимальный объём''': 1000 знаков (с учетом элементов разметки).<br />
<br />
'''Бонусная часть''' (за это начисляются дополнительные баллы):<br />
# Добавить в README таблицу (например, это может быть ваше расписание)<br />
<br />
<br />
== Домашнее задание 2 == <br />
'''Дедлайн 2 февраля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Суть:''' Используя ворд (или любой другой текстовый редактор) надо составить свое CV (резюме)<br />
<br />
'''Требования к оформлению:'''.<br /><br />
'''1. ''' Резюме должно занимать ровно 1 страницу и иметь четкую структуру (а не быть сплошным текстом) <br /><br />
'''2. ''' В верхней части файла указать ваше Имя, Фамилию, контактные данные, можно добавить фотографию <br /><br />
'''3. ''' Основная часть резюме должна состоять минимум из 4 разделов. <br /><br />
Примеры разделов: <br /><br />
* образование <br /><br />
* достижения (грамоты, сертификаты, дополнительные курсы) <br /><br />
* владение иностранными языками <br /><br />
* опыт работы (если есть) <br /><br />
* профессиональные навыки <br /><br />
* личные качества и увлечения <br /><br />
(Можно придумать другие варианты)<br /><br />
<br />
'''4. ''' Каждый раздел должен содержать заголовок и несколько подпунктов. <br /><br />
'''5. ''' Разделы отделить друг от друга отступами или горизонтальными линиями <br /><br />
'''6. ''' Хотя бы один раздел должен содержать две колонки. Например: <br /><br />
* период обучения – образовательное учреждение <br /><br />
* иностранный язык – уровень владения <br /><br />
'''7. ''' Готовое резюме надо экспортировать в pdf и загрузить вместе с исходным документом Word на [https://github.com/ GitHub] ('''Важно''': под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) в репозиторий с названием hw2 <br /><br />
<br />
Примеры красивых резюме можно посмотреть [http://www.latextemplates.com/cat/curricula-vitae здесь] (они сделаны не в ворде, но можно постараться сделать так же красиво:)<br />
<br />
== Домашнее задание 5 == <br />
'''Дедлайн 11 марта 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
Результатом задания должен быть отчёт, сохраненный в PDF! (см. [[#Важно! Правила сдачи:|Правила сдачи]])<br /><br />
'''1.''' Сравните частоту употреблений ('''ipm''') слов "ныне" и "сейчас" в разное время (например, в 18, 19, 20 веках) на основе [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. <br />
С помощью Excel постройте столбчатые диаграммы по частотам употреблений этих слов в 18-20 веках (основной подкорпус). Сравните частоты употреблений в основном и поэтическом подкорпусах. Напишите небольшой отчёт, включите в него иллюстрации и их интерпретацию. <br /><br />
'''2.''' Перед Вами несколько диалогов. Могли ли они встретиться в таком виде во времена правления Екатерины Второй?<br />
Подкрепите свои рассуждения данными из [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. Полученные выводы включите в отчёт.<br /><br />
''— Отдай!''<br />
''— Пиши пропало. Что пряжка, третьего дня эта поганка у меня с груди звезду Александра Невского уперла! Любит, сволочь, блестящее.''<br />
<br />
''— Ох, ну просто немыслимо! Нет, как можно быть таким лопухом?!''<br />
<br />
'' — Я гнева вашего никак не растолкую. Он в доме здесь живет, великая напасть!''<br />
<br />
'''3. Бонусное задание.''' Посмотрите динамику употребления слова "щас" в основном подкорпусе с 1950 года до наших дней, [http://ruscorpora.ru/ngram.html постройте график]. Сравните употребление слова "щас" в текстах разных жанров (жанр можно задать при [http://ruscorpora.ru/mycorpora-main.html выборе подкорпуса]. Включите анализ полученных результатов в отчет.<br /><br />
'''4. Бонусное задание.''' Найдите в основном подкорпусе сочетания "литература/культура/искусство/язык + существительное в Р.п" (филологам -- литература, культурологам -- культура, искусствовелам -- искусство, дия - язык), скачайте выдачу в формате Excel (ссылка на скачивание будет в самом низу), отсортируйте строки по столбцу F (там будут существительные в Р.п.) и проанализируйте результаты. Какая литература/культура/искусство/язык упоминается в корпусе чаще всего? Выводы включите в отчет.<br />
<br />
=== Важно! Правила сдачи: ===<br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем '''hw5'''. Отчёт нужно писать в Word (или любом аналоге), затем конвертировать этот файл в PDF, итоговый файл должен называться '''ruscorpora_report.pdf'''. Перед сдачей проверьте, пожалуйста, что иллюстрации, поля и форматирование документа в порядке. Придерживайтесь строгого стиля.<br />
<br />
== Домашнее задание 6 (NGrams&AntConc) == <br />
'''Дедлайн 9 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw6. Ответы на задания помещайте в readme.<br />
<br />
'''Useful Tips''': <br /><br />
Как сделать скриншот? <br /><br />
1) если у вас Windows, скриншот удобно делать с помощью стандартной программы “Ножницы” <br /><br />
2) если у вас Mac, используйте команду Command+Shift+4: выделите нужную часть экрана (скриншот окажется у вас на рабочем столе). <br /><br />
<br />
Как вставить картинку в readme? <br /><br />
Для того, чтобы вставить в readme картинку, вам понадобится ссылка на нее. <br /><br />
Получить ссылку можно в том числе следующим образом: <br /><br />
1) откройте свой репозиторий hw6, выберите upload files. Загрузите картинку со скриншотом.<br />
2) откройте загрузившийся рисунок и скопируйте ссылку из адресной строки. Она должна быть следующего вида: <br /> <br />
''https://github.com/имя_пользователя/название_репозитория/blob/master/имя_файла.расширение<br />
<br />
<br />
'''[https://books.google.com/ngrams Google NGrams]'''<br />
<br />
1. Найдите 10 самых частотных продолжений фразы "due to the". <br />
Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
В инструкции по Advanced Usage данный тип поиска называется Wildcard search. <br />
<br />
2. Выберите слово, которое может одновременно относиться к 2 или более различным частям речи. Это может быть слово любого языка, представленного в Google Ngrams. Постройте график. На графике должны быть две кривые (или более). Для каждого слова должен был указан частеречный тэг. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
См. в инструкции часть Part-of-speech Tags.<br />
<br />
3. Выберите два синонима: один характерный для британского английского, другой – для американского. Посмотрите в Google Ngrams, действительно ли это так (т.е. действительно ли слова характерны для разных вариантов английского). На графике должно быть четыре кривые: две отражают частотность первого слова в корпусе британского и американского английского, две – частотность второго слова. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
Какие выводы Вы можете сделать из полученных данных? Приведите Ваши размышления в ридми. <br />
См. в инструкции часть Corpora, а также объяснения для corpus selection operator. <br />
<br />
'''AntConc'''<br />
<br />
'''Суть:''' Анализ стилистических (языковых) особенностей текста посредством использования программы AntConc.<br />
<br />
Используя программу AntConc, сравните [https://drive.google.com/file/d/1mJ0-qQ5XFvzsz0E1jc92UtqzOjmPZcyB/view текст Л. Толстого «Анна Каренина»] и произведение любого современного автора.<br />
<br />
Для обоих текстов:<br />
<br />
а) Отсортируйте слова по частоте (Word List - Sort by Freq). Какие слова оказались в 5-ке наиболее частотных? Не только назовите конкретные слова, а подумайте, почему они там оказались.<br /><br />
б) Какие слова оказались самыми редкими? Как быстро получить эти результаты? (Выпишите, какие настройки вы использовали)<br /><br />
в) выберите 3 слова и проанализируйте контексты, в которых они используются (Concordance)<br /><br />
г) постройте для них Concordance Plot для каждого слова, проанализируйте функционирование этих слов в разных частях текста <br /><br />
д) выберите по одному слову из каждого текста и составьте для них список биграмм - N-грамм (Clusters/N-gram → min (2) - max (5)?)<br /><br />
е) сделайте вывод об индивидуальных особенностях авторских стилей. Все наблюдения и иллюстрации объедините в отчет в свободной форме.<br /><br />
ж) '''бонусное задание''': воспользуйтесь любой опцией, не указанной выше, которая может сообщить какую-либо дополнительную информацию о тексте.<br /><br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 7 == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw7.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ИИ и Культурологи) == <br />
'''Дедлайн 19 мая 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8. <br /><br />
<br />
'''0.''' Ознакомьтесь с возможностями популярных конструкторов сайтов [https://ru.wix.com/ Wix], [https://tilda.cc/ru/ Tilda], [https://readymag.com ReadyMag]. <br /><br />
'''1.''' Выберите тему вашего будущего сайта. Это может быть ресурс о каком-либо мероприятии (выставка, концерт, лекция…), направлении в искусстве, интересной фигуре, либо сайт об одном из ваших учебных проектов. <br /><br />
'''2.''' Выделите на сайте область About (вкладка/текстовое поле/выпадающее меню), в которой будет рассказано о вашем ресурсе и его цели. <br /><br />
'''3.''' Кроме того, на сайте должны присутствовать следующие элементы: <br /><br />
а) Заголовок <br /><br />
б) Несколько страниц <br /><br />
в) Система навигации по разделам сайта <br /> <br />
г) Контент: тексты (на каждой странице), картинки (не менее 3 на страницу), видео (опционально) <br /><br />
д) Форма регистрации на мероприятие (опционально) <br /><br />
е) Контакты <br /><br />
ж) Карта (опционально) <br /><br />
<br />
'''Бонус:''' <br /><br />
а. Используйте в качестве конструктора сайтов Tilda или ReadyMag <br /><br />
б. Адаптируйте дизайн ресурса под мобильные устройства.<br />
<br />
== Домашнее задание 9 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 01.06.2018 23:59'''. <br /><br />
<br />
Скачайте [https://drive.google.com/file/d/0ByLHeRX-gMWMUFFsbG9VWUpMLUk/view?usp=sharing '''файл'''] с [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BB%D0%B5%D1%82 Повестью Временных Лет].<br /><br />
Летопись необходимо отредактировать следующим образом:<br /><br />
'''1.''' Удалить все пустые строки.<br /><br />
'''2.''' Найти всех князей и города, имя и название которых оканчивается на "слав". В выдаче должны быть такие слова как "Ярославля, Ростиславъ, Ростиславу, Переяславлъ" и т.п. Но не должно быть "славу, выславше" и т.п. <br /><br />
'''3.''' Найти все упоминания Новгорода. Учтите, что написание может быть разным . В выдаче должны быть такие слова как "Новѣгородѣ, Новъгородъ, Новгородцю, Новагорода, Новугороду". <br /><br />
'''БОНУС:''' После каждого знака препинания поставить пробел (но выставлять их стоит только если того требуют правила русского языка). Например, надо добавить пробел после двоеточия, точки с запятой, запятой; перед квадратной скобкой должен быть пробел; после точки должен быть пробел, если до нее буква или кавычка, а после нее нет другой точки. <br />
В идеале регулярное выражение должно быть в одну строку, но при необходимости можно использовать несколько. <br /><br />
<br />
<br />
''' Важно! Правила сдачи: '''<br /><br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub].<br />
Под задание нужен отдельный файл в репозитории с именем '''result.txt''', в который вы скопируете летопись после обработки (то есть тот текст, который у вас получился после выполнения всех заданий)<br />
В README.md вы описываете все, что делали: <br /><br />
''Использовал регулярное выражение: ... заменил все вхождения на ...''<br /><br />
''Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний о князьях нашел: (число)<br />''<br />
''Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний Новгорода нашел: (число)<br />''<br />
<br />
'''Каждый шаг сопровождаете скриншотами!''' Чтобы было видно, что искали, на что заменяли.</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Домашние задания по Цифровой грамотности 2018 (2 семестр)2018-05-24T17:10:47Z<p>AnnaShishkova: /* Домашнее задание 8 (ДИЯ) */</p>
<hr />
<div>== Домашнее задание 1 == <br />
'''Дедлайн 27 января 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Предварительная часть''' (для тех, кто этого еще не сделал):<br />
# создать аккаунт на [https://github.com/ github]<br />
# зарегистрироваться в [https://telegram.org/dl/webogram Telegram]<br />
# вступить в [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)#.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF чат своей группы] <br />
# заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7D83q_nkvhGiTVHQ_gOb5gcf2BpOLKgtEMxrueFMUaVpoSw/viewform форму-анкету] <br />
<br />
'''Основная часть''':<br />
# Создать репозиторий с названием hw1<br />
# Добавить в репозиторий README<br />
# Заполнить README информацией о себе, уместно(!) используя как можно больше средств разметки markdown (заголовки, подзаголовки, выделения, списки, ссылки, картинки...). <br /> '''Минимальный объём''': 1000 знаков (с учетом элементов разметки).<br />
<br />
'''Бонусная часть''' (за это начисляются дополнительные баллы):<br />
# Добавить в README таблицу (например, это может быть ваше расписание)<br />
<br />
<br />
== Домашнее задание 2 == <br />
'''Дедлайн 2 февраля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Суть:''' Используя ворд (или любой другой текстовый редактор) надо составить свое CV (резюме)<br />
<br />
'''Требования к оформлению:'''.<br /><br />
'''1. ''' Резюме должно занимать ровно 1 страницу и иметь четкую структуру (а не быть сплошным текстом) <br /><br />
'''2. ''' В верхней части файла указать ваше Имя, Фамилию, контактные данные, можно добавить фотографию <br /><br />
'''3. ''' Основная часть резюме должна состоять минимум из 4 разделов. <br /><br />
Примеры разделов: <br /><br />
* образование <br /><br />
* достижения (грамоты, сертификаты, дополнительные курсы) <br /><br />
* владение иностранными языками <br /><br />
* опыт работы (если есть) <br /><br />
* профессиональные навыки <br /><br />
* личные качества и увлечения <br /><br />
(Можно придумать другие варианты)<br /><br />
<br />
'''4. ''' Каждый раздел должен содержать заголовок и несколько подпунктов. <br /><br />
'''5. ''' Разделы отделить друг от друга отступами или горизонтальными линиями <br /><br />
'''6. ''' Хотя бы один раздел должен содержать две колонки. Например: <br /><br />
* период обучения – образовательное учреждение <br /><br />
* иностранный язык – уровень владения <br /><br />
'''7. ''' Готовое резюме надо экспортировать в pdf и загрузить вместе с исходным документом Word на [https://github.com/ GitHub] ('''Важно''': под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) в репозиторий с названием hw2 <br /><br />
<br />
Примеры красивых резюме можно посмотреть [http://www.latextemplates.com/cat/curricula-vitae здесь] (они сделаны не в ворде, но можно постараться сделать так же красиво:)<br />
<br />
== Домашнее задание 5 == <br />
'''Дедлайн 11 марта 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
Результатом задания должен быть отчёт, сохраненный в PDF! (см. [[#Важно! Правила сдачи:|Правила сдачи]])<br /><br />
'''1.''' Сравните частоту употреблений ('''ipm''') слов "ныне" и "сейчас" в разное время (например, в 18, 19, 20 веках) на основе [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. <br />
С помощью Excel постройте столбчатые диаграммы по частотам употреблений этих слов в 18-20 веках (основной подкорпус). Сравните частоты употреблений в основном и поэтическом подкорпусах. Напишите небольшой отчёт, включите в него иллюстрации и их интерпретацию. <br /><br />
'''2.''' Перед Вами несколько диалогов. Могли ли они встретиться в таком виде во времена правления Екатерины Второй?<br />
Подкрепите свои рассуждения данными из [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. Полученные выводы включите в отчёт.<br /><br />
''— Отдай!''<br />
''— Пиши пропало. Что пряжка, третьего дня эта поганка у меня с груди звезду Александра Невского уперла! Любит, сволочь, блестящее.''<br />
<br />
''— Ох, ну просто немыслимо! Нет, как можно быть таким лопухом?!''<br />
<br />
'' — Я гнева вашего никак не растолкую. Он в доме здесь живет, великая напасть!''<br />
<br />
'''3. Бонусное задание.''' Посмотрите динамику употребления слова "щас" в основном подкорпусе с 1950 года до наших дней, [http://ruscorpora.ru/ngram.html постройте график]. Сравните употребление слова "щас" в текстах разных жанров (жанр можно задать при [http://ruscorpora.ru/mycorpora-main.html выборе подкорпуса]. Включите анализ полученных результатов в отчет.<br /><br />
'''4. Бонусное задание.''' Найдите в основном подкорпусе сочетания "литература/культура/искусство/язык + существительное в Р.п" (филологам -- литература, культурологам -- культура, искусствовелам -- искусство, дия - язык), скачайте выдачу в формате Excel (ссылка на скачивание будет в самом низу), отсортируйте строки по столбцу F (там будут существительные в Р.п.) и проанализируйте результаты. Какая литература/культура/искусство/язык упоминается в корпусе чаще всего? Выводы включите в отчет.<br />
<br />
=== Важно! Правила сдачи: ===<br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем '''hw5'''. Отчёт нужно писать в Word (или любом аналоге), затем конвертировать этот файл в PDF, итоговый файл должен называться '''ruscorpora_report.pdf'''. Перед сдачей проверьте, пожалуйста, что иллюстрации, поля и форматирование документа в порядке. Придерживайтесь строгого стиля.<br />
<br />
== Домашнее задание 6 (NGrams&AntConc) == <br />
'''Дедлайн 9 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw6. Ответы на задания помещайте в readme.<br />
<br />
'''Useful Tips''': <br /><br />
Как сделать скриншот? <br /><br />
1) если у вас Windows, скриншот удобно делать с помощью стандартной программы “Ножницы” <br /><br />
2) если у вас Mac, используйте команду Command+Shift+4: выделите нужную часть экрана (скриншот окажется у вас на рабочем столе). <br /><br />
<br />
Как вставить картинку в readme? <br /><br />
Для того, чтобы вставить в readme картинку, вам понадобится ссылка на нее. <br /><br />
Получить ссылку можно в том числе следующим образом: <br /><br />
1) откройте свой репозиторий hw6, выберите upload files. Загрузите картинку со скриншотом.<br />
2) откройте загрузившийся рисунок и скопируйте ссылку из адресной строки. Она должна быть следующего вида: <br /> <br />
''https://github.com/имя_пользователя/название_репозитория/blob/master/имя_файла.расширение<br />
<br />
<br />
'''[https://books.google.com/ngrams Google NGrams]'''<br />
<br />
1. Найдите 10 самых частотных продолжений фразы "due to the". <br />
Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
В инструкции по Advanced Usage данный тип поиска называется Wildcard search. <br />
<br />
2. Выберите слово, которое может одновременно относиться к 2 или более различным частям речи. Это может быть слово любого языка, представленного в Google Ngrams. Постройте график. На графике должны быть две кривые (или более). Для каждого слова должен был указан частеречный тэг. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
См. в инструкции часть Part-of-speech Tags.<br />
<br />
3. Выберите два синонима: один характерный для британского английского, другой – для американского. Посмотрите в Google Ngrams, действительно ли это так (т.е. действительно ли слова характерны для разных вариантов английского). На графике должно быть четыре кривые: две отражают частотность первого слова в корпусе британского и американского английского, две – частотность второго слова. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
Какие выводы Вы можете сделать из полученных данных? Приведите Ваши размышления в ридми. <br />
См. в инструкции часть Corpora, а также объяснения для corpus selection operator. <br />
<br />
'''AntConc'''<br />
<br />
'''Суть:''' Анализ стилистических (языковых) особенностей текста посредством использования программы AntConc.<br />
<br />
Используя программу AntConc, сравните [https://drive.google.com/file/d/1mJ0-qQ5XFvzsz0E1jc92UtqzOjmPZcyB/view текст Л. Толстого «Анна Каренина»] и произведение любого современного автора.<br />
<br />
Для обоих текстов:<br />
<br />
а) Отсортируйте слова по частоте (Word List - Sort by Freq). Какие слова оказались в 5-ке наиболее частотных? Не только назовите конкретные слова, а подумайте, почему они там оказались.<br /><br />
б) Какие слова оказались самыми редкими? Как быстро получить эти результаты? (Выпишите, какие настройки вы использовали)<br /><br />
в) выберите 3 слова и проанализируйте контексты, в которых они используются (Concordance)<br /><br />
г) постройте для них Concordance Plot для каждого слова, проанализируйте функционирование этих слов в разных частях текста <br /><br />
д) выберите по одному слову из каждого текста и составьте для них список биграмм - N-грамм (Clusters/N-gram → min (2) - max (5)?)<br /><br />
е) сделайте вывод об индивидуальных особенностях авторских стилей. Все наблюдения и иллюстрации объедините в отчет в свободной форме.<br /><br />
ж) '''бонусное задание''': воспользуйтесь любой опцией, не указанной выше, которая может сообщить какую-либо дополнительную информацию о тексте.<br /><br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 7 == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw7.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ИИ и Культурологи) == <br />
'''Дедлайн 19 мая 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8. <br /><br />
<br />
'''0.''' Ознакомьтесь с возможностями популярных конструкторов сайтов [https://ru.wix.com/ Wix], [https://tilda.cc/ru/ Tilda], [https://readymag.com ReadyMag]. <br /><br />
'''1.''' Выберите тему вашего будущего сайта. Это может быть ресурс о каком-либо мероприятии (выставка, концерт, лекция…), направлении в искусстве, интересной фигуре, либо сайт об одном из ваших учебных проектов. <br /><br />
'''2.''' Выделите на сайте область About (вкладка/текстовое поле/выпадающее меню), в которой будет рассказано о вашем ресурсе и его цели. <br /><br />
'''3.''' Кроме того, на сайте должны присутствовать следующие элементы: <br /><br />
а) Заголовок <br /><br />
б) Несколько страниц <br /><br />
в) Система навигации по разделам сайта <br /> <br />
г) Контент: тексты (на каждой странице), картинки (не менее 3 на страницу), видео (опционально) <br /><br />
д) Форма регистрации на мероприятие (опционально) <br /><br />
е) Контакты <br /><br />
ж) Карта (опционально) <br /><br />
<br />
'''Бонус:''' <br /><br />
а. Используйте в качестве конструктора сайтов Tilda или ReadyMag <br /><br />
б. Адаптируйте дизайн ресурса под мобильные устройства.<br />
<br />
== Домашнее задание 9 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 01.06.2018 23:59'''. <br /><br />
<br />
Скачайте [https://drive.google.com/file/d/0ByLHeRX-gMWMUFFsbG9VWUpMLUk/view?usp=sharing '''файл'''] с [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BB%D0%B5%D1%82 Повестью Временных Лет].<br /><br />
Летопись необходимо отредактировать следующим образом:<br /><br />
'''1.''' Удалить все пустые строки.<br /><br />
'''2.''' Найти всех князей и города, имя и название которых оканчивается на "слав". В выдаче должны быть такие слова как "Ярославля, Ростиславъ, Ростиславу, Переяславлъ" и т.п. Но не должно быть "славу, выславше" и т.п. <br /><br />
'''3.''' Найти все упоминания Новгорода. Учтите, что написание может быть разным . В выдаче должны быть такие слова как "Новѣгородѣ, Новъгородъ, Новгородцю, Новагорода, Новугороду". <br /><br />
'''БОНУС:''' После каждого знака препинания поставить пробел (но выставлять их стоит только если того требуют правила русского языка). Например, надо добавить пробел после двоеточия, точки с запятой, запятой; перед квадратной скобкой должен быть пробел; после точки должен быть пробел, если до нее буква или кавычка, а после нее нет другой точки. <br />
В идеале регулярное выражение должно быть в одну строку, но при необходимости можно использовать несколько. <br /><br />
<br />
<br />
''' Важно! Правила сдачи: '''<br /><br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub].<br />
Под задание нужен отдельный файл в репозитории с именем '''result.txt''', в который вы скопируете летопись после обработки (то есть тот текст, который у вас получился после выполнения всех заданий)<br />
В README.md вы описываете все, что делали:<br />
''Использовал регулярное выражение: ... заменил все вхождения на ...''<br /><br />
''Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний о князьях нашел: (число)<br />''<br />
''Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний Новгорода нашел: (число)<br />''<br />
<br />
'''Каждый шаг сопровождаете скриншотами!''' Чтобы было видно, что искали, на что заменяли.</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Цифровая грамотность 2018 (2 семестр)2018-05-24T17:09:17Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор на ИЯМК:''' Скоринкин Даниил ([mailto:dskorinkin@hse.ru почта], [https://t.me/skorinkin Telegram])<br />
<br />
Лекции первого потока (БИЯ171-176) проходят по понедельникам 12:10-13:30<br />
<br />
Лекции второго потока (БИЯ177-1712) проходят по понедельникам 13:40-15:00<br />
<br />
'''Лектор на филологии:''' Борис Орехов<br />
<br />
Лекции проходят по пятницам 10:30-12:00<br />
<br />
'''Лектор на истории искусств и культурологии:''' Мороз Георгий <br />
<br />
Лекции проходят по пятницам 13:40-15:00 <br />
<br />
<br />
<br />
Каналы в telegram для объявлений: <br />
<br />
'''ИЯМК:''' [https://t.me/joinchat/AAAAAEuPZC8tNmpba8OHQw ссылка]<br />
<br />
'''Филология:'''<br />
<br />
'''История искусств и культурология:''' [https://t.me/joinchat/AAAAAEPijGLy7sNfuHk6hQ ссылка]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Направление подготовки !! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Филология || Грамматчикова Елена Викторовна ([mailto:lengramma@gmail.com mail], [https://vk.com/lengramma vk], [https://t.me/lengramma Telegram]) || БФИЛЛ171 || пятница 12:10-13:30 || 401 || Иван Вовк ([mailto:ivanvovk4@yandex.ru mail], [https://vk.com/ivanvovkprivate vk], [https://t.me/ivvovk Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БФИИЛ172 || пятница 12:10-13:30 || 509 || Ирина Никишина ( [https://t.me/lilas_pourpre Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БФИИЛ173 || пятница 13:40-15:00 || 509 || Наталья Литвинова ( [https://t.me/natalytvinova Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || Анна Маракасова ( [mailto:anya.tiva@gmail.com mail], [https://t.me/anyaat Telegram] ) || БФИЛЛ174 || пятница 13:40-15:00 || 401 || Александр Орлов ( [mailto:alexander.orlov98@gmail.com mail], [https://t.me/TheLordOfSiberia Telegram])<br />
|-<br />
| ИстИск || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БИИ171 || пятница 15:10-16:30 || 402 || Кристина Дерябина [https://t.me/Nonchrist Telegram ] <br />
|-<br />
| ИстИск || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БИИ172 || пятница 16:40-18:00 || 402 || Дамир Саунин [https://vk.com/damir.saunin Vk ] <br />
|-<br />
| Культурология || [mailto:belka.liza@gmail.com Лиза Востокова], [https://t.me/lizushk Telegram] || БКТ171 || пятница 15:10-16:30 || 401 || Валерия Морозова [mailto:tito_alba@mail.ru email], [https://t.me/eternal_phobia Telegram], [https://vk.com/id191945542 vk]<br />
|-<br />
| Культурология || [mailto:belka.liza@gmail.com Лиза Востокова], [https://t.me/lizushk Telegram] || БКТ172 || пятница 16:40-18:00 || 401 || Владимир Гогорян [https://t.me/vladimgogoryan Telegram], [https://vk.com/id73252139 vk]<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:arina.a.ageeva@gmail.com Арина Агеева], [https://t.me/arinaaageeva Telegram] || БИЯ171 || понедельник 9:00-10:20 || 324 || Матвеева Александра [mailto:sashamattini@mail.ru mail], [https://t.me/sasha_martini Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:arina.a.ageeva@gmail.com Арина Агеева], [https://t.me/arinaaageeva Telegram] || БИЯ172 || понедельник 10:30-11:50 || 324 || Сурин Денис [mailto:denis.surin2011@yandex.ru mail], [https://t.me/denis_surin2011 Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК|| Георгий Пяцкий ([mailto:piatskgeorge@mail.ru mail], [https://vk.com/pgeorge vk], [https://t.me/p_george Telegram]) || БИЯ173 || понедельник 9:00-10:20 || 320а || Антон Леонов ( [mailto:aaleonov_1@edu.hse.ru mail], [https://vk.com/grammer vk], [https://t.me/grmmr Telegram] )<br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Маракасова ( [mailto:anya.tiva@gmail.com mail], [https://t.me/anyaat Telegram] ) || БИЯ174 || понедельник 10:30-11:50 || 319 || Сергей Королёв ( [mailto:korolev96@gmail.com mail], [https://t.me/sergey_korolevMF Telegram] )<br />
|-<br />
| ИЯМК || Елена Кротова ([mailto:kroelebor@gmail.com mail], [https://t.me/Lena_Kr Telegram]) || БИЯ175 || понедельник 13:40-15:00 || 324 || Юлия Данилова ([mailto:yuvdanilova@gmail.com mail],[https://t.me/yudanilova Telegram])<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:av.kuzina@yandex.ru Кузина Аня] [https://t.me/AKuzina Telegram] || БИЯ176 || понедельник 9:00-10:20 || 326<br />
|| [mailto:pavel.stepachev@yandex.ru Степачев Паша], [https://t.me/rugged_monk Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК || Елена Кротова ([mailto:kroelebor@gmail.com mail], [https://t.me/Lena_Kr Telegram]) || БИЯ177 || понедельник 12:10-13:30 || 324 || Артём Степанов ([mailto:helgast116@gmail.com mail], [https://t.me/MMinderbinder Telegram]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Оксана Дереза ([mailto:oksana.dereza@gmail.com e-mail], [https://t.me/ancatmara Telegram] )|| БИЯ178 || понедельник 12:10-13:30 || 320 || Амир Бакаров ([mailto:amirbakarov@gmail.com e-mail], [https://t.me/xdefeaterx Telegram]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Шишкова ([mailto:ashishkova@gmail.com e-mail])|| БИЯ179 || понедельник 15:10-16:30 || 324 || Вероника Саркисян ([mailto:impecopeco@gmail.com e-mail]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Шишкова ([mailto:ashishkova@gmail.com e-mail])|| БИЯ1710 || понедельник 16:40-18:00 || 324 || Вероника Саркисян ([mailto:impecopeco@gmail.com e-mail]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:mn.yakubov@gmail.com Марат Якубов], [https://t.me/maratNaufal_ugli Telegram] || БИЯ1711 || понедельник 15:10-16:30 || 326 || Елена Захарова [mailto:1583253@gmail.com mail], [https://t.me/ezakharova Telegram] или Михаил Нефёдов [https://t.me/Nefedov_m Telegram], [mailto:manefedov26@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:mn.yakubov@gmail.com Марат Якубов], [https://t.me/maratNaufal_ugli Telegram] || БИЯ1712 || понедельник 16:40-18:00 || 326 || Елена Захарова [mailto:1583253@gmail.com mail], [https://t.me/ezakharova Telegram] или Михаил Нефёдов [https://t.me/Nefedov_m Telegram], [mailto:manefedov26@gmail.com mail]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ171''' https://t.me/bil171<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ172''' https://t.me/bil172<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ173''' https://t.me/joinchat/Awzcwkc7V_ZvzfGtGxNc5w<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ174''' https://t.me/joinchat/ARC6kw8zu_f6Iu_zXJu2aw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ175''' https://t.me/joinchat/GxwSEQ9UNk_AKBoLxm2Orw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ176''' https://t.me/joinchat/CzqJzA_c6XpeCync3HkCtQ<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ177''' https://t.me/joinchat/GxwSEREdWGu92G7t3I6KYA<br />
<br />
Чат для группы '''БИЯ178''' https://t.me/joinchat/ADMP3RIffGx8FLNYkrkVpQ<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ1711''' https://t.me/joinchat/CRujZw8ahq88_Kvofv6Kaw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ1712''' https://t.me/joinchat/CRujZwufUx0IRPcxXCPNsg<br />
<br />
Канал для группы '''БФИИЛ172''' https://t.me/digitalliteracy172<br />
<br />
Чат для группы '''БФИИЛ173''' https://t.me/joinchat/EGSMoRL3LqYva8eu3JQS2g<br />
<br />
Чат для группы '''БФИИЛ174''' https://t.me/joinchat/Dl_WVg2won0Djrv2l0yKsA<br />
<br />
Чат для группы '''БКТ171''' <br />
<br />
Чат для группы '''БКТ172'''<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена, т.е.:<br />
<br />
О_рез = О_нак<br />
<br />
Накопленная оценка по дисциплине для студентов ОП «ИЯМК», «Филология», «Культурология», «История искусств» рассчитывается по формуле:<br />
O_нак = 0.7*O_тек + 0.3*O_кр<br />
<br />
Текущая оценка вычисляется как средняя арифметическая по всем домашним заданиям (причем<br />
средняя оценка по всем домашним заданиям не может быть больше 10 баллов).<br />
<br />
Одна контрольная работа, которая пройдет *здесь появится дата и время* (распределение по аудиториям вышлет учебная часть).<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1000662048&single=true БФИЛЛ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1425347415&single=true БФИИЛ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=794851163&single=true БФИИЛ173]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=316268043&single=true БФИИЛ174]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=408909663&single=true БИИ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1045662040&single=true БИИ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1620532654&single=true БКТ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1999406412&single=true БКТ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=408909663&single=true БИЯ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1045662040&single=true БИЯ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1620532654&single=true БИЯ173]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1999406412&single=true БИЯ174]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1000662048&single=true БИЯ175]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1425347415&single=true БИЯ176]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=794851163&single=true БИЯ177]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=316268043&single=true БИЯ178]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1080960875&single=true БИЯ179]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1682987876&single=true БИЯ1710]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=796043684&single=true БИЯ1711]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1254785912&single=true БИЯ1712]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях, указанных в [https://goo.gl/forms/jdfHzMNueARmA1Gw2 форме] '''(пожалуйста, пройдите этот опрос)'''<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
Конспекты семинаров '''для ИЯМК''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl здесь]. <br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://drive.google.com/open?id=115KbcvB618fFAYExfCGLkmVyS4FyTvPV Данные в науке и в жизни] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || Больше презентаций || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word. Культура презентации] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || в telegram-канале || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/seminar-3.html Семинар 3. Работа с таблицами. Microsoft Excel.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 3-4] || 23.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://goo.gl/RFdSwe Google Forms] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 3-4] || 25.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/content/seminar-5.html Семинар 5. Библиографические менеджеры] || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами. Частотность || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/content/seminar-6.html Семинар 6. Работа с НКРЯ] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 5 | Задание 5]] || 11.03.18 23:59<br />
|-<br />
| 7 || Параллельные корпуса || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/content/seminar-7.html Семинар 7. Корпусные приложения] || [https://docs.google.com/document/d/17OCXL_ldsQ-UnrviZBt_B8VdqSBRSRH94rpjx2MT4nw/edit Задание 6] [https://docs.google.com/document/d/1heujW0b6tOCbPN_c3usaiAZFqwEQQteAfUUh_9lTXEw/edit# Задание 7] || 13.04.18 23:59 <br />
|-<br />
| 8 || Машинный перевод || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Сетевой анализ || || || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 8 (ДИЯ) | Задание 8]] || 29.04.18 23:59 <br />
|-<br />
| 11 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Нейронные сети || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Электронные словари || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || Регулярные выражения || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 9 (ДИЯ) | Задание 9]] || 01.06.18 23:59 <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
Конспекты семинаров '''для культурологов и искусствоведов''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists здесь].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://drive.google.com/file/d/1h5Poz4sKxWO7ZzMrZ18Z72xG26yg2ygf/view Данные в науке и в жизни] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || [https://drive.google.com/file/d/1DWqQRmb1oxhaKkosO0PVlceikqZN-s5g/view Цифровая среда] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word] ||[[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || [https://drive.google.com/file/d/15WjrQWWLtOQFHFnEAUGo-lvWNWN7_KzG/view Открытые данные] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/seminar-3.html Семинар 3. Работа с таблицами. Microsoft Excel.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 4-3] || 23.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || [https://drive.google.com/file/d/1yHzixTzJLWCzr_39BwsOyXPn7JRWMraH/view Кодировки. Базы данных.] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/prodvinutie-instrumenti-raboti-s-google-forms.html Семинар 4. Базы данных. Google Forms.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 4-3] || 25.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии || [https://drive.google.com/file/d/1xzqlY2de3hqcXnyD1nWczdt9ZaXkoOX5/view Корпуса. НКРЯ.] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-5.html Семинар 5. Библиографические менеджеры] [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-6.html Семинар 6. НКРЯ][https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf0YWVLTpiHetJ3oXXC97ChK21UbUyEy_TqmBQ4IAzm92mGbw/viewform НКРЯ] [http://ruscorpora.ru/instruction-main.pdf инструкция]|| [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 5 | Задание 5]] || 11.03.18 23:59<br />
|-<br />
| 6 || Cultural Analytics || [https://drive.google.com/file/d/1It2AuEXQ2E84bDHV_stJvrsCkGXwt8nO/view Cultural Analytics] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-7.html Семинар 7. Корпусные приложения] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 6 (NGrams&AntConc) | Задание 6]] || 09.04.18 23:59<br />
|-<br />
| 7 || Визуализация данных || [https://drive.google.com/file/d/12SRtNl17eAMHVO0qGkwZQVo0S6Jhhd8Z/view Визуализация данных] ||[https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-8.html Семинар 8. Визуализация данных] [https://drive.google.com/file/d/1hsBi8a5PvgzlPnn0rzrmSsktPIavXBy_/view workers&salary] [https://voyant-tools.org/ voyant tools] [https://drive.google.com/file/d/1UtzqZ2YD_s6PgOX43NPIMZ_bqPRDZfl7/view alice1][https://drive.google.com/file/d/1Ew9eOpCvD8ttZMY7SFd_NegHGac_gdAm/view alice2] [https://www.dropbox.com/s/onmfg7gztfddyxl/rus_stopwords.txt?dl=0 stop words]|| || <br />
|-<br />
| 8 || Сетевой анализ || [https://drive.google.com/file/d/10GPdbHEzcD2Bfu1aZZm78zIkjBUcAm-k/view Сетевой анализ] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-9.html Семинар 9. Сетевой анализ. Работа с Gephi.] [https://drive.google.com/file/d/1Jkv62MyuPmkfvP4h9bTYzq73IwVOH1OT/view данные] [http://kindred.stanford.edu/ Kindred Britain]|| [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 7 | Задание 7]] || 29.04.18 23:59 <br />
|-<br />
| 9 || Современные цифровые методы и технологии консервации || [https://drive.google.com/file/d/1XXG1oRnmzetnHtJ3xUnfOVNG1Cx4ufWE/view Современные цифровые методы и технологии консервации] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-10.html Семинар 10. Веб-разработка: конструкторы сайтов.] || || <br />
|-<br />
| 10 || Машинное обучение || [https://drive.google.com/file/d/1hnLP_YEYmNT8lhDhuF0YboW33PnHqHM9/view Машинное обучение] || [https://docs.google.com/document/d/1yg4_ro9EiKetP9iE6_ov2jVKaY-8iCwmSaXVZPxMbxs/edit# Семинар 11. Веб-разработка: HTML, CSS, Bootstrap.] [https://drive.google.com/file/d/17FQf7tPgQqJfBKtWZWVrhWF8rp7e_wki/view html] [http://www.5byte.ru/html/tag.php основные теги html] [https://drive.google.com/file/d/13sDFcZuuPy4Zwh4RgBwxhxstfKeXMkZ0/view html+css] [https://drive.google.com/file/d/1d6cCdFIy8AZ5sdToEiwIc8LIVCK4mXAr/view презентация]|| [http://wiki.cs.hse.ru/Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#.D0.94.D0.BE.D0.BC.D0.B0.D1.88.D0.BD.D0.B5.D0.B5_.D0.B7.D0.B0.D0.B4.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D0.B5_8_.28.D0.98.D0.98_.D0.B8_.D0.9A.D1.83.D0.BB.D1.8C.D1.82.D1.83.D1.80.D0.BE.D0.BB.D0.BE.D0.B3.D0.B8.29 Задание 8] || 19.05.18 23:59 <br />
|-<br />
| 11 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || [https://www.dropbox.com/s/ru7v6nbwek3kn7g/modern%20cv.pptx?dl=0# Оцифровка изображений и компьютерное зрение] ||[https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-12.html Cеминар 12. Работа с изображениями и видео.] || || <br />
|-<br />
| 12 || Методы пространственного анализа || [https://drive.google.com/file/d/1gEF3evHL2iXGGy6PwfTkouvSXivE2I-F/view Картография и ГИС.] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/content/seminar-13.html Семинар 13. Электронная картография.] || || <br />
|-<br />
| 13 || Компьютерное моделирование || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Работа с видеоматериалами || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
Конспекты семинаров '''для филологов''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists здесь].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/seminar-3.html Семинар 3. Microsoft Excel.] || [https://docs.google.com/document/d/1E9PiWM2S2A2HcZE8K3s4BUYSzhbJYSJmmphgk3WHgP4/edit#heading=h.9ttc8tke8p2t Задание 3-4] || 23.02.18 23:59 <br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/content/seminar-4.html Семинар 4. Базы данных. Google Forms.] ||[https://docs.google.com/document/d/1E9PiWM2S2A2HcZE8K3s4BUYSzhbJYSJmmphgk3WHgP4/edit#heading=h.9ttc8tke8p2t Задание 3-4] || 25.02.18 23:59 <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/content/seminar-6.html Семинар 5. Работа с НКРЯ] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 5 | Задание 5]] || 11.03.18 23:59<br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами. Частотность || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/content/seminar-7.html Семинар 6. Корпусные приложения] || [https://docs.google.com/document/d/17OCXL_ldsQ-UnrviZBt_B8VdqSBRSRH94rpjx2MT4nw/edit?usp=sharinge Задание 6] || 09.04.18 23:59<br />
|-<br />
|-<br />
| 7 || Дальнее чтение || || || <br />
|-<br />
| 8 || Компьютерная лингвистика в цифровых исследованиях литературы || || || <br />
|-<br />
| 9 || Кластерный анализ || || || <br />
|-<br />
| 10 || Сетевой анализ || || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 7 | Задание 7]] || 29.04.18 23:59 <br />
|-<br />
| 11 || Визуализация данных || || || <br />
|-<br />
| 12 || Машинное обучение || || || <br />
|-<br />
| 13 || Нейронные сети и порождение текстов || || || <br />
|-<br />
| 14 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Домашние задания по Цифровой грамотности 2018 (2 семестр)2018-05-24T16:48:19Z<p>AnnaShishkova: /* Домашнее задание 8 (ДИЯ) */</p>
<hr />
<div>== Домашнее задание 1 == <br />
'''Дедлайн 27 января 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Предварительная часть''' (для тех, кто этого еще не сделал):<br />
# создать аккаунт на [https://github.com/ github]<br />
# зарегистрироваться в [https://telegram.org/dl/webogram Telegram]<br />
# вступить в [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)#.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF чат своей группы] <br />
# заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7D83q_nkvhGiTVHQ_gOb5gcf2BpOLKgtEMxrueFMUaVpoSw/viewform форму-анкету] <br />
<br />
'''Основная часть''':<br />
# Создать репозиторий с названием hw1<br />
# Добавить в репозиторий README<br />
# Заполнить README информацией о себе, уместно(!) используя как можно больше средств разметки markdown (заголовки, подзаголовки, выделения, списки, ссылки, картинки...). <br /> '''Минимальный объём''': 1000 знаков (с учетом элементов разметки).<br />
<br />
'''Бонусная часть''' (за это начисляются дополнительные баллы):<br />
# Добавить в README таблицу (например, это может быть ваше расписание)<br />
<br />
<br />
== Домашнее задание 2 == <br />
'''Дедлайн 2 февраля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Суть:''' Используя ворд (или любой другой текстовый редактор) надо составить свое CV (резюме)<br />
<br />
'''Требования к оформлению:'''.<br /><br />
'''1. ''' Резюме должно занимать ровно 1 страницу и иметь четкую структуру (а не быть сплошным текстом) <br /><br />
'''2. ''' В верхней части файла указать ваше Имя, Фамилию, контактные данные, можно добавить фотографию <br /><br />
'''3. ''' Основная часть резюме должна состоять минимум из 4 разделов. <br /><br />
Примеры разделов: <br /><br />
* образование <br /><br />
* достижения (грамоты, сертификаты, дополнительные курсы) <br /><br />
* владение иностранными языками <br /><br />
* опыт работы (если есть) <br /><br />
* профессиональные навыки <br /><br />
* личные качества и увлечения <br /><br />
(Можно придумать другие варианты)<br /><br />
<br />
'''4. ''' Каждый раздел должен содержать заголовок и несколько подпунктов. <br /><br />
'''5. ''' Разделы отделить друг от друга отступами или горизонтальными линиями <br /><br />
'''6. ''' Хотя бы один раздел должен содержать две колонки. Например: <br /><br />
* период обучения – образовательное учреждение <br /><br />
* иностранный язык – уровень владения <br /><br />
'''7. ''' Готовое резюме надо экспортировать в pdf и загрузить вместе с исходным документом Word на [https://github.com/ GitHub] ('''Важно''': под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) в репозиторий с названием hw2 <br /><br />
<br />
Примеры красивых резюме можно посмотреть [http://www.latextemplates.com/cat/curricula-vitae здесь] (они сделаны не в ворде, но можно постараться сделать так же красиво:)<br />
<br />
== Домашнее задание 5 == <br />
'''Дедлайн 11 марта 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
Результатом задания должен быть отчёт, сохраненный в PDF! (см. [[#Важно! Правила сдачи:|Правила сдачи]])<br /><br />
'''1.''' Сравните частоту употреблений ('''ipm''') слов "ныне" и "сейчас" в разное время (например, в 18, 19, 20 веках) на основе [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. <br />
С помощью Excel постройте столбчатые диаграммы по частотам употреблений этих слов в 18-20 веках (основной подкорпус). Сравните частоты употреблений в основном и поэтическом подкорпусах. Напишите небольшой отчёт, включите в него иллюстрации и их интерпретацию. <br /><br />
'''2.''' Перед Вами несколько диалогов. Могли ли они встретиться в таком виде во времена правления Екатерины Второй?<br />
Подкрепите свои рассуждения данными из [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. Полученные выводы включите в отчёт.<br /><br />
''— Отдай!''<br />
''— Пиши пропало. Что пряжка, третьего дня эта поганка у меня с груди звезду Александра Невского уперла! Любит, сволочь, блестящее.''<br />
<br />
''— Ох, ну просто немыслимо! Нет, как можно быть таким лопухом?!''<br />
<br />
'' — Я гнева вашего никак не растолкую. Он в доме здесь живет, великая напасть!''<br />
<br />
'''3. Бонусное задание.''' Посмотрите динамику употребления слова "щас" в основном подкорпусе с 1950 года до наших дней, [http://ruscorpora.ru/ngram.html постройте график]. Сравните употребление слова "щас" в текстах разных жанров (жанр можно задать при [http://ruscorpora.ru/mycorpora-main.html выборе подкорпуса]. Включите анализ полученных результатов в отчет.<br /><br />
'''4. Бонусное задание.''' Найдите в основном подкорпусе сочетания "литература/культура/искусство/язык + существительное в Р.п" (филологам -- литература, культурологам -- культура, искусствовелам -- искусство, дия - язык), скачайте выдачу в формате Excel (ссылка на скачивание будет в самом низу), отсортируйте строки по столбцу F (там будут существительные в Р.п.) и проанализируйте результаты. Какая литература/культура/искусство/язык упоминается в корпусе чаще всего? Выводы включите в отчет.<br />
<br />
=== Важно! Правила сдачи: ===<br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем '''hw5'''. Отчёт нужно писать в Word (или любом аналоге), затем конвертировать этот файл в PDF, итоговый файл должен называться '''ruscorpora_report.pdf'''. Перед сдачей проверьте, пожалуйста, что иллюстрации, поля и форматирование документа в порядке. Придерживайтесь строгого стиля.<br />
<br />
== Домашнее задание 6 (NGrams&AntConc) == <br />
'''Дедлайн 9 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw6. Ответы на задания помещайте в readme.<br />
<br />
'''Useful Tips''': <br /><br />
Как сделать скриншот? <br /><br />
1) если у вас Windows, скриншот удобно делать с помощью стандартной программы “Ножницы” <br /><br />
2) если у вас Mac, используйте команду Command+Shift+4: выделите нужную часть экрана (скриншот окажется у вас на рабочем столе). <br /><br />
<br />
Как вставить картинку в readme? <br /><br />
Для того, чтобы вставить в readme картинку, вам понадобится ссылка на нее. <br /><br />
Получить ссылку можно в том числе следующим образом: <br /><br />
1) откройте свой репозиторий hw6, выберите upload files. Загрузите картинку со скриншотом.<br />
2) откройте загрузившийся рисунок и скопируйте ссылку из адресной строки. Она должна быть следующего вида: <br /> <br />
''https://github.com/имя_пользователя/название_репозитория/blob/master/имя_файла.расширение<br />
<br />
<br />
'''[https://books.google.com/ngrams Google NGrams]'''<br />
<br />
1. Найдите 10 самых частотных продолжений фразы "due to the". <br />
Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
В инструкции по Advanced Usage данный тип поиска называется Wildcard search. <br />
<br />
2. Выберите слово, которое может одновременно относиться к 2 или более различным частям речи. Это может быть слово любого языка, представленного в Google Ngrams. Постройте график. На графике должны быть две кривые (или более). Для каждого слова должен был указан частеречный тэг. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
См. в инструкции часть Part-of-speech Tags.<br />
<br />
3. Выберите два синонима: один характерный для британского английского, другой – для американского. Посмотрите в Google Ngrams, действительно ли это так (т.е. действительно ли слова характерны для разных вариантов английского). На графике должно быть четыре кривые: две отражают частотность первого слова в корпусе британского и американского английского, две – частотность второго слова. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
Какие выводы Вы можете сделать из полученных данных? Приведите Ваши размышления в ридми. <br />
См. в инструкции часть Corpora, а также объяснения для corpus selection operator. <br />
<br />
'''AntConc'''<br />
<br />
'''Суть:''' Анализ стилистических (языковых) особенностей текста посредством использования программы AntConc.<br />
<br />
Используя программу AntConc, сравните [https://drive.google.com/file/d/1mJ0-qQ5XFvzsz0E1jc92UtqzOjmPZcyB/view текст Л. Толстого «Анна Каренина»] и произведение любого современного автора.<br />
<br />
Для обоих текстов:<br />
<br />
а) Отсортируйте слова по частоте (Word List - Sort by Freq). Какие слова оказались в 5-ке наиболее частотных? Не только назовите конкретные слова, а подумайте, почему они там оказались.<br /><br />
б) Какие слова оказались самыми редкими? Как быстро получить эти результаты? (Выпишите, какие настройки вы использовали)<br /><br />
в) выберите 3 слова и проанализируйте контексты, в которых они используются (Concordance)<br /><br />
г) постройте для них Concordance Plot для каждого слова, проанализируйте функционирование этих слов в разных частях текста <br /><br />
д) выберите по одному слову из каждого текста и составьте для них список биграмм - N-грамм (Clusters/N-gram → min (2) - max (5)?)<br /><br />
е) сделайте вывод об индивидуальных особенностях авторских стилей. Все наблюдения и иллюстрации объедините в отчет в свободной форме.<br /><br />
ж) '''бонусное задание''': воспользуйтесь любой опцией, не указанной выше, которая может сообщить какую-либо дополнительную информацию о тексте.<br /><br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 7 == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw7.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ИИ и Культурологи) == <br />
'''Дедлайн 19 мая 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8. <br /><br />
<br />
'''0.''' Ознакомьтесь с возможностями популярных конструкторов сайтов [https://ru.wix.com/ Wix], [https://tilda.cc/ru/ Tilda], [https://readymag.com ReadyMag]. <br /><br />
'''1.''' Выберите тему вашего будущего сайта. Это может быть ресурс о каком-либо мероприятии (выставка, концерт, лекция…), направлении в искусстве, интересной фигуре, либо сайт об одном из ваших учебных проектов. <br /><br />
'''2.''' Выделите на сайте область About (вкладка/текстовое поле/выпадающее меню), в которой будет рассказано о вашем ресурсе и его цели. <br /><br />
'''3.''' Кроме того, на сайте должны присутствовать следующие элементы: <br /><br />
а) Заголовок <br /><br />
б) Несколько страниц <br /><br />
в) Система навигации по разделам сайта <br /> <br />
г) Контент: тексты (на каждой странице), картинки (не менее 3 на страницу), видео (опционально) <br /><br />
д) Форма регистрации на мероприятие (опционально) <br /><br />
е) Контакты <br /><br />
ж) Карта (опционально) <br /><br />
<br />
'''Бонус:''' <br /><br />
а. Используйте в качестве конструктора сайтов Tilda или ReadyMag <br /><br />
б. Адаптируйте дизайн ресурса под мобильные устройства.<br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 01.06.2018 23:59'''. <br /><br />
<br />
Скачайте [https://drive.google.com/file/d/0ByLHeRX-gMWMUFFsbG9VWUpMLUk/view?usp=sharing '''файл'''] с [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BB%D0%B5%D1%82 Повестью Временных Лет].<br /><br />
Летопись необходимо отредактировать следующим образом:<br /><br />
'''1.''' Удалить все пустые строки.<br /><br />
'''2.''' Найти всех князей и города, имя и название которых оканчивается на "слав". В выдаче должны быть такие слова как "Ярославля, Ростиславъ, Ростиславу, Переяславлъ" и т.п. Но не должно быть "славу, выславше" и т.п. <br /><br />
'''3.''' Найти все упоминания Новгорода. Учтите, что написание может быть разным . В выдаче должны быть такие слова как "Новѣгородѣ, Новъгородъ, Новгородцю, Новагорода, Новугороду". <br /><br />
'''БОНУС:''' После каждого знака препинания поставить пробел (но выставлять их стоит только если того требуют правила русского языка). Например, надо добавить пробел после двоеточия, точки с запятой, запятой; перед квадратной скобкой должен быть пробел; после точки должен быть пробел, если до нее буква или кавычка, а после нее нет другой точки. <br />
В идеале регулярное выражение должно быть в одну строку, но при необходимости можно использовать несколько. <br /><br />
<br />
<br />
''' Важно! Правила сдачи: '''<br /><br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub].<br />
Под задание нужен отдельный файл в репозитории с именем '''result.txt''', в который вы скопируете летопись после обработки (то есть тот текст, который у вас получился после выполнения всех заданий)<br />
В README.md вы описываете все, что делали:<br />
''Использовал регулярное выражение: ... заменил все вхождения на ...''<br /><br />
''Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний о князьях нашел: (число)<br />''<br />
''Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний Новгорода нашел: (число)<br />''<br />
<br />
'''Каждый шаг сопровождаете скриншотами!''' Чтобы было видно, что искали, на что заменяли.</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Домашние задания по Цифровой грамотности 2018 (2 семестр)2018-05-24T16:35:17Z<p>AnnaShishkova: </p>
<hr />
<div>== Домашнее задание 1 == <br />
'''Дедлайн 27 января 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Предварительная часть''' (для тех, кто этого еще не сделал):<br />
# создать аккаунт на [https://github.com/ github]<br />
# зарегистрироваться в [https://telegram.org/dl/webogram Telegram]<br />
# вступить в [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)#.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF чат своей группы] <br />
# заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7D83q_nkvhGiTVHQ_gOb5gcf2BpOLKgtEMxrueFMUaVpoSw/viewform форму-анкету] <br />
<br />
'''Основная часть''':<br />
# Создать репозиторий с названием hw1<br />
# Добавить в репозиторий README<br />
# Заполнить README информацией о себе, уместно(!) используя как можно больше средств разметки markdown (заголовки, подзаголовки, выделения, списки, ссылки, картинки...). <br /> '''Минимальный объём''': 1000 знаков (с учетом элементов разметки).<br />
<br />
'''Бонусная часть''' (за это начисляются дополнительные баллы):<br />
# Добавить в README таблицу (например, это может быть ваше расписание)<br />
<br />
<br />
== Домашнее задание 2 == <br />
'''Дедлайн 2 февраля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
'''Суть:''' Используя ворд (или любой другой текстовый редактор) надо составить свое CV (резюме)<br />
<br />
'''Требования к оформлению:'''.<br /><br />
'''1. ''' Резюме должно занимать ровно 1 страницу и иметь четкую структуру (а не быть сплошным текстом) <br /><br />
'''2. ''' В верхней части файла указать ваше Имя, Фамилию, контактные данные, можно добавить фотографию <br /><br />
'''3. ''' Основная часть резюме должна состоять минимум из 4 разделов. <br /><br />
Примеры разделов: <br /><br />
* образование <br /><br />
* достижения (грамоты, сертификаты, дополнительные курсы) <br /><br />
* владение иностранными языками <br /><br />
* опыт работы (если есть) <br /><br />
* профессиональные навыки <br /><br />
* личные качества и увлечения <br /><br />
(Можно придумать другие варианты)<br /><br />
<br />
'''4. ''' Каждый раздел должен содержать заголовок и несколько подпунктов. <br /><br />
'''5. ''' Разделы отделить друг от друга отступами или горизонтальными линиями <br /><br />
'''6. ''' Хотя бы один раздел должен содержать две колонки. Например: <br /><br />
* период обучения – образовательное учреждение <br /><br />
* иностранный язык – уровень владения <br /><br />
'''7. ''' Готовое резюме надо экспортировать в pdf и загрузить вместе с исходным документом Word на [https://github.com/ GitHub] ('''Важно''': под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) в репозиторий с названием hw2 <br /><br />
<br />
Примеры красивых резюме можно посмотреть [http://www.latextemplates.com/cat/curricula-vitae здесь] (они сделаны не в ворде, но можно постараться сделать так же красиво:)<br />
<br />
== Домашнее задание 5 == <br />
'''Дедлайн 11 марта 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются.<br />
<br />
Результатом задания должен быть отчёт, сохраненный в PDF! (см. [[#Важно! Правила сдачи:|Правила сдачи]])<br /><br />
'''1.''' Сравните частоту употреблений ('''ipm''') слов "ныне" и "сейчас" в разное время (например, в 18, 19, 20 веках) на основе [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. <br />
С помощью Excel постройте столбчатые диаграммы по частотам употреблений этих слов в 18-20 веках (основной подкорпус). Сравните частоты употреблений в основном и поэтическом подкорпусах. Напишите небольшой отчёт, включите в него иллюстрации и их интерпретацию. <br /><br />
'''2.''' Перед Вами несколько диалогов. Могли ли они встретиться в таком виде во времена правления Екатерины Второй?<br />
Подкрепите свои рассуждения данными из [http://www.ruscorpora.ru/ Национального корпуса русского языка]. Полученные выводы включите в отчёт.<br /><br />
''— Отдай!''<br />
''— Пиши пропало. Что пряжка, третьего дня эта поганка у меня с груди звезду Александра Невского уперла! Любит, сволочь, блестящее.''<br />
<br />
''— Ох, ну просто немыслимо! Нет, как можно быть таким лопухом?!''<br />
<br />
'' — Я гнева вашего никак не растолкую. Он в доме здесь живет, великая напасть!''<br />
<br />
'''3. Бонусное задание.''' Посмотрите динамику употребления слова "щас" в основном подкорпусе с 1950 года до наших дней, [http://ruscorpora.ru/ngram.html постройте график]. Сравните употребление слова "щас" в текстах разных жанров (жанр можно задать при [http://ruscorpora.ru/mycorpora-main.html выборе подкорпуса]. Включите анализ полученных результатов в отчет.<br /><br />
'''4. Бонусное задание.''' Найдите в основном подкорпусе сочетания "литература/культура/искусство/язык + существительное в Р.п" (филологам -- литература, культурологам -- культура, искусствовелам -- искусство, дия - язык), скачайте выдачу в формате Excel (ссылка на скачивание будет в самом низу), отсортируйте строки по столбцу F (там будут существительные в Р.п.) и проанализируйте результаты. Какая литература/культура/искусство/язык упоминается в корпусе чаще всего? Выводы включите в отчет.<br />
<br />
=== Важно! Правила сдачи: ===<br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем '''hw5'''. Отчёт нужно писать в Word (или любом аналоге), затем конвертировать этот файл в PDF, итоговый файл должен называться '''ruscorpora_report.pdf'''. Перед сдачей проверьте, пожалуйста, что иллюстрации, поля и форматирование документа в порядке. Придерживайтесь строгого стиля.<br />
<br />
== Домашнее задание 6 (NGrams&AntConc) == <br />
'''Дедлайн 9 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw6. Ответы на задания помещайте в readme.<br />
<br />
'''Useful Tips''': <br /><br />
Как сделать скриншот? <br /><br />
1) если у вас Windows, скриншот удобно делать с помощью стандартной программы “Ножницы” <br /><br />
2) если у вас Mac, используйте команду Command+Shift+4: выделите нужную часть экрана (скриншот окажется у вас на рабочем столе). <br /><br />
<br />
Как вставить картинку в readme? <br /><br />
Для того, чтобы вставить в readme картинку, вам понадобится ссылка на нее. <br /><br />
Получить ссылку можно в том числе следующим образом: <br /><br />
1) откройте свой репозиторий hw6, выберите upload files. Загрузите картинку со скриншотом.<br />
2) откройте загрузившийся рисунок и скопируйте ссылку из адресной строки. Она должна быть следующего вида: <br /> <br />
''https://github.com/имя_пользователя/название_репозитория/blob/master/имя_файла.расширение<br />
<br />
<br />
'''[https://books.google.com/ngrams Google NGrams]'''<br />
<br />
1. Найдите 10 самых частотных продолжений фразы "due to the". <br />
Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
В инструкции по Advanced Usage данный тип поиска называется Wildcard search. <br />
<br />
2. Выберите слово, которое может одновременно относиться к 2 или более различным частям речи. Это может быть слово любого языка, представленного в Google Ngrams. Постройте график. На графике должны быть две кривые (или более). Для каждого слова должен был указан частеречный тэг. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
См. в инструкции часть Part-of-speech Tags.<br />
<br />
3. Выберите два синонима: один характерный для британского английского, другой – для американского. Посмотрите в Google Ngrams, действительно ли это так (т.е. действительно ли слова характерны для разных вариантов английского). На графике должно быть четыре кривые: две отражают частотность первого слова в корпусе британского и американского английского, две – частотность второго слова. Сделайте скриншот графика и Вашего запроса. Скриншот поместите в ридми.<br />
Какие выводы Вы можете сделать из полученных данных? Приведите Ваши размышления в ридми. <br />
См. в инструкции часть Corpora, а также объяснения для corpus selection operator. <br />
<br />
'''AntConc'''<br />
<br />
'''Суть:''' Анализ стилистических (языковых) особенностей текста посредством использования программы AntConc.<br />
<br />
Используя программу AntConc, сравните [https://drive.google.com/file/d/1mJ0-qQ5XFvzsz0E1jc92UtqzOjmPZcyB/view текст Л. Толстого «Анна Каренина»] и произведение любого современного автора.<br />
<br />
Для обоих текстов:<br />
<br />
а) Отсортируйте слова по частоте (Word List - Sort by Freq). Какие слова оказались в 5-ке наиболее частотных? Не только назовите конкретные слова, а подумайте, почему они там оказались.<br /><br />
б) Какие слова оказались самыми редкими? Как быстро получить эти результаты? (Выпишите, какие настройки вы использовали)<br /><br />
в) выберите 3 слова и проанализируйте контексты, в которых они используются (Concordance)<br /><br />
г) постройте для них Concordance Plot для каждого слова, проанализируйте функционирование этих слов в разных частях текста <br /><br />
д) выберите по одному слову из каждого текста и составьте для них список биграмм - N-грамм (Clusters/N-gram → min (2) - max (5)?)<br /><br />
е) сделайте вывод об индивидуальных особенностях авторских стилей. Все наблюдения и иллюстрации объедините в отчет в свободной форме.<br /><br />
ж) '''бонусное задание''': воспользуйтесь любой опцией, не указанной выше, которая может сообщить какую-либо дополнительную информацию о тексте.<br /><br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 7 == <br />
'''Дедлайн 29 апреля 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw7.<br />
<br />
[[Файл:Layout.jpg|мини|Укладка]]<br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Modularity.jpg|мини|Раскраска по классам модулярности]]</div><br />
<div class="tright" style="clear:none">[[Файл:Statistics.png|мини|Расчет модулярности]]</div><br />
[[Файл:DLiteracy HW6 rep.PNG|мини|Содержимое репозитория ("После этого" равно "после экспорта"), скриншот из конспекта семинара]]<br />
'''1.''' Постройте ориентированный граф своих друзей, используя [https://vk.com/app3861133 приложение]. <br /><br />
'''2.''' Откройте полученный .gexf файл с помощью [https://gephi.org/ gephi]<br /><br />
Если не удаётся установить gephi или приложение выдаёт ошибку, ознакомьтесь с [https://www.dropbox.com/s/qi50cx2ly7zf7na/Gephi.pdf?dl=0 этой инструкцией]. <br /><br />
'''3.''' Измените внешний вид графа: запустите алгоритм укладки (раздел "Window"->"Layout"), подберите оптимальные значения параметров, отредактируйте ширину и цвет ребер графа, цвет и размер узлов. <br /><br />
'''4.''' Рассчитайте модулярность графа (раздел "Window"->"Statistics"->"Modularity") и раскрасьте граф по классам модулярности (раздел "Window"->"Appearance"->"Nodes"->"Partition"). Проанализируйте полученный результат: насколько корректные получились сообщества? Соответствуют ли они действительности? <br /><br />
'''5.''' Во вкладке "Preview" выберите фон, цвета подписей, размер узлов и.т.д.<br /> <br />
'''6.''' Выгрузите граф в формате pdf. Файл загрузите в репозиторий.<br /><br />
'''бонусная часть:'''<br /><br />
'''7.''' Установите "Sigma.js export plugin" ("Tools"->"Plugins"->"Available Plugins").<br /><br />
'''8.''' Экспортируйте граф через Sigma.js plugin ("File"->"Export"->"Sigma.js template"). В первой строке необходимо указать директорию, куда граф будет экспортирован. Также укажите в соответствующих полях, что означают узлы, ребра и цвета, добавьте описание. Результатом экспорта является папка '''network''' в указанной директории.<br /><br />
'''9.''' Загрузите файлы из экспортированной папки '''network''' в репозиторий (Файл '''index.html''' и другие файлы рядом с ним (то есть все содержимое папки network) должны оказаться в корне репозитория, файл ".gitignore" необязателен!). В настройках репозитория "Settings"->"Github pages" выберите master-ветвь. После нажатия "Save" в этом разделе появится ссылка на github-страницу с графом. Укажите эту ссылку в файле '''README.md'''.<br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ИИ и Культурологи) == <br />
'''Дедлайн 19 мая 2018 23:59'''. <br /><br />
'''Важно''': После дедлайна работы не принимаются. <br /><br />
'''Правила сдачи''': Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем hw8. <br /><br />
<br />
'''0.''' Ознакомьтесь с возможностями популярных конструкторов сайтов [https://ru.wix.com/ Wix], [https://tilda.cc/ru/ Tilda], [https://readymag.com ReadyMag]. <br /><br />
'''1.''' Выберите тему вашего будущего сайта. Это может быть ресурс о каком-либо мероприятии (выставка, концерт, лекция…), направлении в искусстве, интересной фигуре, либо сайт об одном из ваших учебных проектов. <br /><br />
'''2.''' Выделите на сайте область About (вкладка/текстовое поле/выпадающее меню), в которой будет рассказано о вашем ресурсе и его цели. <br /><br />
'''3.''' Кроме того, на сайте должны присутствовать следующие элементы: <br /><br />
а) Заголовок <br /><br />
б) Несколько страниц <br /><br />
в) Система навигации по разделам сайта <br /> <br />
г) Контент: тексты (на каждой странице), картинки (не менее 3 на страницу), видео (опционально) <br /><br />
д) Форма регистрации на мероприятие (опционально) <br /><br />
е) Контакты <br /><br />
ж) Карта (опционально) <br /><br />
<br />
'''Бонус:''' <br /><br />
а. Используйте в качестве конструктора сайтов Tilda или ReadyMag <br /><br />
б. Адаптируйте дизайн ресурса под мобильные устройства.<br />
<br />
== Домашнее задание 8 (ДИЯ) == <br />
'''Дедлайн 01.06.2018 23:59'''. <br /><br />
<br />
Скачайте [https://drive.google.com/file/d/0ByLHeRX-gMWMUFFsbG9VWUpMLUk/view?usp=sharing '''файл'''] с [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BB%D0%B5%D1%82 Повестью Временных Лет].<br /><br />
Летопись необходимо отредактировать следующим образом:<br /><br />
'''1.''' Удалить все пустые строки.<br /><br />
'''2.''' После каждого знака препинания поставить пробел (но выставлять их стоит только если того требуют правила русского языка).<br /><br />
'''3.''' Найти всех князей и города, имя и название которых оканчивается на "слав".<br /><br />
'''4.''' Найти все упоминания Новгорода. Учтите, что написание может быть разным.<br /><br />
<br />
''' Важно! Правила сдачи: '''<br /><br />
Создаем отдельный репозиторий на [https://github.com/ GitHub] (Важно: под тем же самым профилем, под которым Вы сдавали первое дз) с именем '''DL_homework_3'''. Под задание нужен отдельный файл в репозитории с именем '''task_1.txt'''.<br />
==== Формат файла task_1.txt: ====<br />
Первые четыре строки должны содержать описание того, что Вы делали, чтобы решить каждое задание. Например:<br /><br />
''1 строка: Использовал регулярное выражение: ... заменил все вхождения на ...''<br /><br />
''2 строка: Использовал регулярное выражение: ... заменил все вхождения на ...''<br /><br />
''3 строка: Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний о князьях нашел: (число)<br />''<br />
''4 строка: Использовал регулярное выражение: ... Всего упоминаний Новгорода нашел: (число)<br />''<br />
<br />
На следующих строках должна быть летопись после обработки.<br /><br />
<br />
'''Внимание: При нарушении правил сдачи задание может быть оценено в 0 баллов!'''<br /></div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Цифровая грамотность 2018 (2 семестр)2018-02-10T08:50:09Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор на ИЯМК:''' Скоринкин Даниил ([mailto:dskorinkin@hse.ru почта], [https://t.me/skorinkin Telegram])<br />
<br />
Лекции первого потока (БИЯ171-176) проходят по понедельникам 12:10-13:30<br />
<br />
Лекции второго потока (БИЯ177-1712) проходят по понедельникам 13:40-15:00<br />
<br />
'''Лектор на филологии:''' Борис Орехов<br />
<br />
Лекции проходят по пятницам 10:30-12:00<br />
<br />
'''Лектор на истории искусств и культурологии:''' Мороз Георгий <br />
<br />
Лекции проходят по пятницам 13:40-15:00 <br />
<br />
<br />
<br />
Каналы в telegram для объявлений: <br />
<br />
'''ИЯМК:''' [https://t.me/joinchat/AAAAAEuPZC8tNmpba8OHQw ссылка]<br />
<br />
'''Филология:'''<br />
<br />
'''История искусств и культурология:''' [https://t.me/joinchat/AAAAAEPijGLy7sNfuHk6hQ ссылка]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Направление подготовки !! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Филология || Грамматчикова Елена Викторовна ([mailto:lengramma@gmail.com mail], [https://vk.com/lengramma vk], [https://t.me/lengramma Telegram]) || БФИЛЛ171 || пятница 12:10-13:30 || 401 || Иван Вовк ([mailto:ivanvovk4@yandex.ru mail], [https://vk.com/ivanvovkprivate vk], [https://t.me/ivvovk Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БФИИЛ172 || пятница 12:10-13:30 || 509 || Ирина Никишина ( [https://t.me/lilas_pourpre Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БФИИЛ173 || пятница 13:40-15:00 || 509 || Наталья Литвинова ( [https://t.me/natalytvinova Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || Анна Маракасова ( [mailto:anya.tiva@gmail.com mail], [https://t.me/anyaat Telegram] ) || БФИЛЛ174 || пятница 13:40-15:00 || 401 || Александр Орлов ( [mailto:alexander.orlov98@gmail.com mail], [https://t.me/TheLordOfSiberia Telegram])<br />
|-<br />
| ИстИск || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БИИ171 || пятница 15:10-16:30 || 402 || Кристина Дерябина [https://t.me/Nonchrist Telegram ] <br />
|-<br />
| ИстИск || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БИИ172 || пятница 16:40-18:00 || 402 || Дамир Саунин [https://vk.com/damir.saunin Vk ] <br />
|-<br />
| Культурология || [mailto:belka.liza@gmail.com Лиза Востокова], [https://t.me/lizushk Telegram] || БКТ171 || пятница 15:10-16:30 || 401 || Валерия Морозова [mailto:tito_alba@mail.ru email], [https://t.me/eternal_phobia Telegram], [https://vk.com/id191945542 vk]<br />
|-<br />
| Культурология || [mailto:belka.liza@gmail.com Лиза Востокова], [https://t.me/lizushk Telegram] || БКТ172 || пятница 16:40-18:00 || 401 || Владимир Гогорян [https://t.me/vladimgogoryan Telegram], [https://vk.com/id73252139 vk]<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:arina.a.ageeva@gmail.com Арина Агеева], [https://t.me/arinaaageeva Telegram] || БИЯ171 || понедельник 9:00-10:20 || 324 || Матвеева Александра [mailto:sashamattini@mail.ru mail], [https://t.me/sasha_martini Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:arina.a.ageeva@gmail.com Арина Агеева], [https://t.me/arinaaageeva Telegram] || БИЯ172 || понедельник 10:30-11:50 || 324 || Сурин Денис [mailto:denis.surin2011@yandex.ru mail], [https://t.me/denis_surin2011 Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК|| Георгий Пяцкий ([mailto:piatskgeorge@mail.ru mail], [https://vk.com/pgeorge vk], [https://t.me/p_george Telegram]) || БИЯ173 || понедельник 9:00-10:20 || 320а || Антон Леонов ( [mailto:aaleonov_1@edu.hse.ru mail], [https://vk.com/grammer vk], [https://t.me/grmmr Telegram] )<br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Маракасова ( [mailto:anya.tiva@gmail.com mail], [https://t.me/anyaat Telegram] ) || БИЯ174 || понедельник 10:30-11:50 || 319 || Сергей Королёв ( [mailto:korolev96@gmail.com mail], [https://t.me/sergey_korolevMF Telegram] )<br />
|-<br />
| ИЯМК || Елена Кротова ([mailto:kroelebor@gmail.com mail], [https://t.me/Lena_Kr Telegram]) || БИЯ175 || понедельник 13:40-15:00 || 324 || Юлия Данилова ([mailto:yuvdanilova@gmail.com mail],[https://t.me/yudanilova Telegram])<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:av.kuzina@yandex.ru Кузина Аня] [https://t.me/AKuzina Telegram] || БИЯ176 || понедельник 9:00-10:20 || 326<br />
|| [mailto:pavel.stepachev@yandex.ru Степачев Паша], [https://t.me/rugged_monk Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК || Елена Кротова ([mailto:kroelebor@gmail.com mail], [https://t.me/Lena_Kr Telegram]) || БИЯ177 || понедельник 12:10-13:30 || 324 || Артём Степанов ([mailto:helgast116@gmail.com mail], [https://t.me/MMinderbinder Telegram]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Оксана Дереза ([mailto:oksana.dereza@gmail.com e-mail], [https://t.me/ancatmara Telegram] )|| БИЯ178 || понедельник 12:10-13:30 || 320 || Амир Бакаров ([mailto:amirbakarov@gmail.com e-mail], [https://t.me/xdefeaterx Telegram]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Шишкова ([mailto:ashishkova@gmail.com e-mail])|| БИЯ179 || понедельник 15:10-16:30 || 324 || Вероника Саркисян ([mailto:impecopeco@gmail.com e-mail]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Шишкова ([mailto:ashishkova@gmail.com e-mail])|| БИЯ1710 || понедельник 16:40-18:00 || 324 || Вероника Саркисян ([mailto:impecopeco@gmail.com e-mail]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:mn.yakubov@gmail.com Марат Якубов], [https://t.me/maratNaufal_ugli Telegram] || БИЯ1711 || понедельник 15:10-16:30 || 326 || Елена Захарова [mailto:1583253@gmail.com mail], [https://t.me/ezakharova Telegram] или Михаил Нефёдов [https://t.me/Nefedov_m Telegram], [mailto:manefedov26@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:mn.yakubov@gmail.com Марат Якубов], [https://t.me/maratNaufal_ugli Telegram] || БИЯ1712 || понедельник 16:40-18:00 || 326 || Елена Захарова [mailto:1583253@gmail.com mail], [https://t.me/ezakharova Telegram] или Михаил Нефёдов [https://t.me/Nefedov_m Telegram], [mailto:manefedov26@gmail.com mail]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ171''' https://t.me/bil171<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ172''' https://t.me/bil172<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ173''' https://t.me/joinchat/Awzcwkc7V_ZvzfGtGxNc5w<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ174''' https://t.me/joinchat/ARC6kw8zu_f6Iu_zXJu2aw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ175''' https://t.me/joinchat/GxwSEQ9UNk_AKBoLxm2Orw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ176''' https://t.me/joinchat/CzqJzA_c6XpeCync3HkCtQ<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ177''' https://t.me/joinchat/GxwSEREdWGu92G7t3I6KYA<br />
<br />
Чат для группы '''БИЯ178''' https://t.me/joinchat/ADMP3RIffGx8FLNYkrkVpQ<br />
<br />
Чат для вопросов групп '''БИЯ179''' и '''БИЯ1710''' https://t.me/joinchat/CB2AgxB9-nT-Z9BVd4f18w<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ1711''' https://t.me/joinchat/CRujZw8ahq88_Kvofv6Kaw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ1712''' https://t.me/joinchat/CRujZwufUx0IRPcxXCPNsg<br />
<br />
Канал для группы '''БФИИЛ172''' https://t.me/digitalliteracy172<br />
<br />
Чат для группы '''БФИИЛ173''' https://t.me/joinchat/EGSMoRL3LqYva8eu3JQS2g<br />
<br />
Чат для группы '''БФИИЛ174''' https://t.me/joinchat/Dl_WVg2won0Djrv2l0yKsA<br />
<br />
Чат для группы '''БКТ171''' https://t.me/joinchat/DEuzIg49CjrsmfXX-0tv9A<br />
<br />
Чат для группы '''БКТ172''' https://t.me/joinchat/AM7WxQ93M6yp7xFHPGmXXA<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена, т.е.:<br />
<br />
О_рез = О_нак<br />
<br />
Накопленная оценка по дисциплине для студентов ОП «ИЯМК», «Филология», «Культурология», «История искусств» рассчитывается по формуле:<br />
O_нак = 0.7*O_тек + 0.3*O_кр<br />
<br />
Текущая оценка вычисляется как средняя арифметическая по всем домашним заданиям (причем<br />
средняя оценка по всем домашним заданиям не может быть больше 10 баллов).<br />
<br />
Одна контрольная работа, которая пройдет *здесь появится дата и время* (распределение по аудиториям вышлет учебная часть).<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1000662048&single=true БФИЛЛ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1425347415&single=true БФИИЛ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=794851163&single=true БФИИЛ173]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=316268043&single=true БФИИЛ174]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=408909663&single=true БИИ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1045662040&single=true БИИ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1620532654&single=true БКТ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1999406412&single=true БКТ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=408909663&single=true БИЯ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1045662040&single=true БИЯ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1620532654&single=true БИЯ173]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1999406412&single=true БИЯ174]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1000662048&single=true БИЯ175]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1425347415&single=true БИЯ176]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=794851163&single=true БИЯ177]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=316268043&single=true БИЯ178]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1080960875&single=true БИЯ179]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1682987876&single=true БИЯ1710]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=796043684&single=true БИЯ1711]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1254785912&single=true БИЯ1712]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях, указанных в [https://goo.gl/forms/jdfHzMNueARmA1Gw2 форме] '''(пожалуйста, пройдите этот опрос)'''<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
Конспекты семинаров '''для ИЯМК''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl здесь]. <br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://drive.google.com/open?id=115KbcvB618fFAYExfCGLkmVyS4FyTvPV Данные в науке и в жизни] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word. Культура презентации] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/seminar-3.html Семинар 3. Работа с таблицами. Microsoft Excel.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 3-4] || 23.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://goo.gl/RFdSwe Google Forms] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 3-4] || 25.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами. Частотность || || || || <br />
|-<br />
| 7 || Параллельные корпуса || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Машинный перевод || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Нейронные сети || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Электронные словари || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
Конспекты семинаров '''для культурологов и искусствоведов''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists здесь].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://drive.google.com/file/d/1h5Poz4sKxWO7ZzMrZ18Z72xG26yg2ygf/view Данные в науке и в жизни] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || [https://drive.google.com/file/d/1DWqQRmb1oxhaKkosO0PVlceikqZN-s5g/view Цифровая среда] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word] ||[[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/seminar-3.html Семинар 3. Работа с таблицами. Microsoft Excel.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 4-3] || 23.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/prodvinutie-instrumenti-raboti-s-google-forms.html Семинар 4. Базы данных. Google Forms.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 4-3] || 25.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || || || <br />
|-<br />
| 6 || Cultural Analytics || || || || <br />
|-<br />
| 7 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Современные цифровые методы и технологии консервации || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Методы пространственного анализа || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Компьютерное моделирование || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Работа с видеоматериалами || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
Конспекты семинаров '''для филологов''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists здесь].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные ||| || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/seminar-3.html Семинар 3. Microsoft Excel.] || || <br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/content/seminar-4.html Семинар 4. Базы данных. Google Forms.] || || <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами. Частотность || || || || <br />
|-<br />
| 7 || Дальнее чтение || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Компьютерная лингвистика в цифровых исследованиях литературы || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Кластерный анализ || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Нейронные сети и порождение текстов || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2018_(2_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80)Цифровая грамотность 2018 (2 семестр)2018-02-10T08:36:19Z<p>AnnaShishkova: /* Лекции и семинары */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.<br />
<br />
Проводится с 2017 года.<br />
<br />
'''Лектор на ИЯМК:''' Скоринкин Даниил ([mailto:dskorinkin@hse.ru почта], [https://t.me/skorinkin Telegram])<br />
<br />
Лекции первого потока (БИЯ171-176) проходят по понедельникам 12:10-13:30<br />
<br />
Лекции второго потока (БИЯ177-1712) проходят по понедельникам 13:40-15:00<br />
<br />
'''Лектор на филологии:''' Борис Орехов<br />
<br />
Лекции проходят по пятницам 10:30-12:00<br />
<br />
'''Лектор на истории искусств и культурологии:''' Мороз Георгий <br />
<br />
Лекции проходят по пятницам 13:40-15:00 <br />
<br />
<br />
<br />
Каналы в telegram для объявлений: <br />
<br />
'''ИЯМК:''' [https://t.me/joinchat/AAAAAEuPZC8tNmpba8OHQw ссылка]<br />
<br />
'''Филология:'''<br />
<br />
'''История искусств и культурология:''' [https://t.me/joinchat/AAAAAEPijGLy7sNfuHk6hQ ссылка]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Направление подготовки !! Преподаватель !! Группа !! Время !! Кабинет !! Ассистент<br />
|-<br />
| Филология || Грамматчикова Елена Викторовна ([mailto:lengramma@gmail.com mail], [https://vk.com/lengramma vk], [https://t.me/lengramma Telegram]) || БФИЛЛ171 || пятница 12:10-13:30 || 401 || Иван Вовк ([mailto:ivanvovk4@yandex.ru mail], [https://vk.com/ivanvovkprivate vk], [https://t.me/ivvovk Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БФИИЛ172 || пятница 12:10-13:30 || 509 || Ирина Никишина ( [https://t.me/lilas_pourpre Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БФИИЛ173 || пятница 13:40-15:00 || 509 || Наталья Литвинова ( [https://t.me/natalytvinova Telegram] )<br />
|-<br />
| Филология || Анна Маракасова ( [mailto:anya.tiva@gmail.com mail], [https://t.me/anyaat Telegram] ) || БФИЛЛ174 || пятница 13:40-15:00 || 401 || Александр Орлов ( [mailto:alexander.orlov98@gmail.com mail], [https://t.me/TheLordOfSiberia Telegram])<br />
|-<br />
| ИстИск || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БИИ171 || пятница 15:10-16:30 || 402 || Кристина Дерябина [https://t.me/Nonchrist Telegram ] <br />
|-<br />
| ИстИск || ([mailto:hazovaan@gmail.com Анастасия Хазова], [https://t.me/im_haniani Telegram]) || БИИ172 || пятница 16:40-18:00 || 402 || Дамир Саунин [https://vk.com/damir.saunin Vk ] <br />
|-<br />
| Культурология || [mailto:belka.liza@gmail.com Лиза Востокова], [https://t.me/lizushk Telegram] || БКТ171 || пятница 15:10-16:30 || 401 || Валерия Морозова [mailto:tito_alba@mail.ru email], [https://t.me/eternal_phobia Telegram], [https://vk.com/id191945542 vk]<br />
|-<br />
| Культурология || [mailto:belka.liza@gmail.com Лиза Востокова], [https://t.me/lizushk Telegram] || БКТ172 || пятница 16:40-18:00 || 401 || Владимир Гогорян [https://t.me/vladimgogoryan Telegram], [https://vk.com/id73252139 vk]<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:arina.a.ageeva@gmail.com Арина Агеева], [https://t.me/arinaaageeva Telegram] || БИЯ171 || понедельник 9:00-10:20 || 324 || Матвеева Александра [mailto:sashamattini@mail.ru mail], [https://t.me/sasha_martini Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:arina.a.ageeva@gmail.com Арина Агеева], [https://t.me/arinaaageeva Telegram] || БИЯ172 || понедельник 10:30-11:50 || 324 || Сурин Денис [mailto:denis.surin2011@yandex.ru mail], [https://t.me/denis_surin2011 Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК|| Георгий Пяцкий ([mailto:piatskgeorge@mail.ru mail], [https://vk.com/pgeorge vk], [https://t.me/p_george Telegram]) || БИЯ173 || понедельник 9:00-10:20 || 320а || Антон Леонов ( [mailto:aaleonov_1@edu.hse.ru mail], [https://vk.com/grammer vk], [https://t.me/grmmr Telegram] )<br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Маракасова ( [mailto:anya.tiva@gmail.com mail], [https://t.me/anyaat Telegram] ) || БИЯ174 || понедельник 10:30-11:50 || 319 || Сергей Королёв ( [mailto:korolev96@gmail.com mail], [https://t.me/sergey_korolevMF Telegram] )<br />
|-<br />
| ИЯМК || Елена Кротова ([mailto:kroelebor@gmail.com mail], [https://t.me/Lena_Kr Telegram]) || БИЯ175 || понедельник 13:40-15:00 || 324 || Юлия Данилова ([mailto:yuvdanilova@gmail.com mail],[https://t.me/yudanilova Telegram])<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:av.kuzina@yandex.ru Кузина Аня] [https://t.me/AKuzina Telegram] || БИЯ176 || понедельник 9:00-10:20 || 326<br />
|| [mailto:pavel.stepachev@yandex.ru Степачев Паша], [https://t.me/rugged_monk Telegram]<br />
|-<br />
| ИЯМК || Елена Кротова ([mailto:kroelebor@gmail.com mail], [https://t.me/Lena_Kr Telegram]) || БИЯ177 || понедельник 12:10-13:30 || 324 || Артём Степанов ([mailto:helgast116@gmail.com mail], [https://t.me/MMinderbinder Telegram]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Оксана Дереза ([mailto:oksana.dereza@gmail.com e-mail], [https://t.me/ancatmara Telegram] )|| БИЯ178 || понедельник 12:10-13:30 || 320 || Амир Бакаров ([mailto:amirbakarov@gmail.com e-mail], [https://t.me/xdefeaterx Telegram]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Шишкова ([mailto:ashishkova@gmail.com e-mail])|| БИЯ179 || понедельник 15:10-16:30 || 324 || Вероника Саркисян ([mailto:impecopeco@gmail.com e-mail]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || Анна Шишкова ([mailto:ashishkova@gmail.com e-mail])|| БИЯ1710 || понедельник 16:40-18:00 || 324 || Вероника Саркисян ([mailto:impecopeco@gmail.com e-mail]) <br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:mn.yakubov@gmail.com Марат Якубов], [https://t.me/maratNaufal_ugli Telegram] || БИЯ1711 || понедельник 15:10-16:30 || 326 || Елена Захарова [mailto:1583253@gmail.com mail], [https://t.me/ezakharova Telegram] или Михаил Нефёдов [https://t.me/Nefedov_m Telegram], [mailto:manefedov26@gmail.com mail])<br />
|-<br />
| ИЯМК || [mailto:mn.yakubov@gmail.com Марат Якубов], [https://t.me/maratNaufal_ugli Telegram] || БИЯ1712 || понедельник 16:40-18:00 || 326 || Елена Захарова [mailto:1583253@gmail.com mail], [https://t.me/ezakharova Telegram] или Михаил Нефёдов [https://t.me/Nefedov_m Telegram], [mailto:manefedov26@gmail.com mail]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Чаты групп ===<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ171''' https://t.me/bil171<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ172''' https://t.me/bil172<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ173''' https://t.me/joinchat/Awzcwkc7V_ZvzfGtGxNc5w<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ174''' https://t.me/joinchat/ARC6kw8zu_f6Iu_zXJu2aw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ175''' https://t.me/joinchat/GxwSEQ9UNk_AKBoLxm2Orw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ176''' https://t.me/joinchat/CzqJzA_c6XpeCync3HkCtQ<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ177''' https://t.me/joinchat/GxwSEREdWGu92G7t3I6KYA<br />
<br />
Чат для группы '''БИЯ178''' https://t.me/joinchat/ADMP3RIffGx8FLNYkrkVpQ<br />
<br />
Чат для вопросов групп '''БИЯ179''' и '''БИЯ1710''' https://t.me/joinchat/CB2AgxB9-nT-Z9BVd4f18w<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ1711''' https://t.me/joinchat/CRujZw8ahq88_Kvofv6Kaw<br />
<br />
Чат для вопросов группы '''БИЯ1712''' https://t.me/joinchat/CRujZwufUx0IRPcxXCPNsg<br />
<br />
Канал для группы '''БФИИЛ172''' https://t.me/digitalliteracy172<br />
<br />
Чат для группы '''БФИИЛ173''' https://t.me/joinchat/EGSMoRL3LqYva8eu3JQS2g<br />
<br />
Чат для группы '''БФИИЛ174''' https://t.me/joinchat/Dl_WVg2won0Djrv2l0yKsA<br />
<br />
Чат для группы '''БКТ171''' https://t.me/joinchat/DEuzIg49CjrsmfXX-0tv9A<br />
<br />
Чат для группы '''БКТ172''' https://t.me/joinchat/AM7WxQ93M6yp7xFHPGmXXA<br />
<br />
=== Правила выставления оценок ===<br />
Подведение итогов промежуточной аттестации по дисциплине проводится только на основании результатов текущего контроля без проведения аттестационного испытания в форме экзамена, т.е.:<br />
<br />
О_рез = О_нак<br />
<br />
Накопленная оценка по дисциплине для студентов ОП «ИЯМК», «Филология», «Культурология», «История искусств» рассчитывается по формуле:<br />
O_нак = 0.7*O_тек + 0.3*O_кр<br />
<br />
Текущая оценка вычисляется как средняя арифметическая по всем домашним заданиям (причем<br />
средняя оценка по всем домашним заданиям не может быть больше 10 баллов).<br />
<br />
Одна контрольная работа, которая пройдет *здесь появится дата и время* (распределение по аудиториям вышлет учебная часть).<br />
<br />
Результирующая оценка по учебной дисциплине округляется к ближайшему целому (*.5 округляется вверх).<br />
<br />
=== Ведомости ===<br />
В колонках с накопленными указана средняя по ДЗ!<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1000662048&single=true БФИЛЛ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1425347415&single=true БФИИЛ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=794851163&single=true БФИИЛ173]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=316268043&single=true БФИИЛ174]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=408909663&single=true БИИ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1045662040&single=true БИИ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1620532654&single=true БКТ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRDDN6R57KkX88NnwCfySKAKJs3qmqmasdMnOBMmvgDhqhGDcySweC7rEMIJV3SckMJngM-rJVzbH8x/pubhtml?gid=1999406412&single=true БКТ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=408909663&single=true БИЯ171]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1045662040&single=true БИЯ172]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1620532654&single=true БИЯ173]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1999406412&single=true БИЯ174]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1000662048&single=true БИЯ175]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1425347415&single=true БИЯ176]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=794851163&single=true БИЯ177]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=316268043&single=true БИЯ178]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1080960875&single=true БИЯ179]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1682987876&single=true БИЯ1710]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=796043684&single=true БИЯ1711]<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTFqydJXOPI-HxgQPlsortvolsI2uMM0Z35nwN0hNxCdbR80lBth8pZGkeyX2pNg6zMt6mLCSNsIvhH/pubhtml?gid=1254785912&single=true БИЯ1712]<br />
<br />
=== Правила сдачи домашних заданий ===<br />
Домашние задания сдаются по умолчанию в репозиториях, указанных в [https://goo.gl/forms/jdfHzMNueARmA1Gw2 форме] '''(пожалуйста, пройдите этот опрос)'''<br />
<br />
== Лекции и семинары ==<br />
Конспекты семинаров '''для ИЯМК''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl здесь]. <br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://drive.google.com/open?id=115KbcvB618fFAYExfCGLkmVyS4FyTvPV Данные в науке и в жизни] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word. Культура презентации] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/seminar-3.html Семинар 3. Работа с таблицами. Microsoft Excel.] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 3-4] || <br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://goo.gl/RFdSwe Google Forms] || [https://goo.gl/RFdSwe Задание 3-4] || <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами. Частотность || || || || <br />
|-<br />
| 7 || Параллельные корпуса || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Машинный перевод || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Нейронные сети || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Электронные словари || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
Конспекты семинаров '''для культурологов и искусствоведов''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists здесь].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || [https://drive.google.com/file/d/1h5Poz4sKxWO7ZzMrZ18Z72xG26yg2ygf/view Данные в науке и в жизни] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || [https://drive.google.com/file/d/1DWqQRmb1oxhaKkosO0PVlceikqZN-s5g/view Цифровая среда] || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word] ||[[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/seminar-3.html Семинар 3. Работа с таблицами. Microsoft Excel.] || || <br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-culturologists/prodvinutie-instrumenti-raboti-s-google-forms.html Семинар 4. Базы данных. Google Forms.] || || <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || || || <br />
|-<br />
| 6 || Cultural Analytics || || || || <br />
|-<br />
| 7 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Современные цифровые методы и технологии консервации || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Методы пространственного анализа || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Компьютерное моделирование || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Работа с видеоматериалами || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
Конспекты семинаров '''для филологов''' будут выкладываться [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists здесь].<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! № !! Тема лекции !! презентация !! конспект семинара !! домашнее задание !! дедлайн<br />
|-<br />
| 1 || Данные в науке и в жизни || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/chapter1.html Семинар 1. GitHub и Markdown] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр) | Задание 1]] || 27.01.18 23:59<br />
|-<br />
| 2 || Цифровая среда || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/seminar-2.html Семинар 2. Microsoft Word] || [[Домашние_задания_по_Цифровой_грамотности_2018_(2_семестр)#Домашнее задание 2 | Задание 2]] || 02.02.18 23:59<br />
|-<br />
| 3 || Открытые данные ||| || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/seminar-3.html Семинар 3. Microsoft Excel.] || || <br />
|-<br />
| 4 || Базы данных || || [https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-philologists/content/seminar-4.html Семинар 4. Базы данных. Google Forms.] || || <br />
|-<br />
| 5 || Корпусные технологии ||| || || || <br />
|-<br />
| 6 || Работа с корпусами. Частотность || || || || <br />
|-<br />
| 7 || Дальнее чтение || || || || <br />
|-<br />
| 8 || Компьютерная лингвистика в цифровых исследованиях литературы || || || || <br />
|-<br />
| 9 || Кластерный анализ || || || || <br />
|-<br />
| 10 || Сетевой анализ || || || || <br />
|-<br />
| 11 || Визуализация данных || || || || <br />
|-<br />
| 12 || Машинное обучение || || || || <br />
|-<br />
| 13 || Нейронные сети и порождение текстов || || || || <br />
|-<br />
| 14 || Оцифровка изображений и компьютерное зрение || || || || <br />
|-<br />
| 15 || «Футурология» || || || || <br />
|-<br />
|}</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-02-07T14:02:29Z<p>AnnaShishkova: /* Программа */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || <br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<br />
=== Домашние задания === <br />
<br />
ДЗ 1. Генератор описания погоды: [https://github.com/echernyak/minor/blob/master/NLP/hw1.ipynb (GitHub)]<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1. 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== Неделя 2. 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': Морфологический анализ. Скрытый цепи Маркова. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
==== Неделя 3. 01.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''' (И. Смуров): Синтаксический анализ [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/qid0ohgzq4holo1/M_sem3.pdf?dl=0 Scrapy]<br />
<br />
==== Неделя 4. 08.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/xhhna4aav7f0ikx/M_sem4.pdf?dl=0 Ключевые слова]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-02-01T05:46:00Z<p>AnnaShishkova: /* Программа */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || <br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== 1) 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== 2) 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
==== 3) 01.02.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/qid0ohgzq4holo1/M_sem3.pdf?dl=0 Scrapy]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-24T20:41:59Z<p>AnnaShishkova: /* 25.01.2018 */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || <br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-24T20:41:47Z<p>AnnaShishkova: /* Программа */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || <br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
==== 25.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция''': <br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/8wxyvvkar1bq206/M_sem2.pdf?dl=0 NLTK]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85Анализ неструктурированных данных2018-01-19T11:48:38Z<p>AnnaShishkova: /* Неделя 1 (4-10 сентября) */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 3-го и 4-го курсов [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.<br />
<br />
'''Лекторы:''' Петр Алексеевич Ромов, Екатерина Леонидовна Черняк <br />
<br />
Лекции проходят по вторникам, 15:10 – 16:30 , ауд. 509.<br />
<br />
=== Полезные ссылки ===<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/205512723 Карточка курса]<br />
<br />
Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/HSE-NLP<br />
<br />
Сдача домашних заданий по электронной почте: [mailto:http://amilinguaHW@gmail.com amilinguaHW@gmail.com]<br />
<br />
telegram: https://t.me/nlp_hse<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание<br />
|-<br />
| АДИС || Дмитрий Фролов || вторник, 18:10 – 19:30, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ141 МОП || Анна Шишкова || четверг, 13:40 – 15:00, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ142 МОП || Мурат Апишев || четверг, 10:30 – 11:50, ауд. 322<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Дата выдачи/сдачи проектных заданий ===<br />
<br />
<br />
# Проект 1, часть 1 до 23:59 10.10.2017 [https://www.dropbox.com/s/czzb0meu45l5tvj/NLP_project1.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 1, часть 2 до 23:59 26.11.2017 [https://www.dropbox.com/s/h8oqt082v6ac68f/NLP_project2.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 2, до 23:59 20.12.2017 [https://drive.google.com/open?id=1jLPAIUt5Eb_9ORFnD-XFAVHCyLj00jZQ (ссылка)]<br />
<br />
=== Как писать отчёт ===<br />
<br />
1) Содержание отчёта. Вне зависимости от того, пишете ли вы отчёт в latex, или в jupyter notebook или ещё где-то, нормальный отчёт должен включать в себя:<br />
<br />
— Краткую постановку задачи и формулировку задания<br />
<br />
— Описание минимума необходимой теории и/или описание используемых инструментов<br />
<br />
— Подробное пошаговый рассказ о проделанной работе<br />
<br />
— Аккуратно оформленные результаты<br />
<br />
— Внятные выводы<br />
<br />
Все эти пункты долны быть чётко отмечены заголовками, если они слишком велики, то можно использовать подзаголовки. Словом, читатель не должен тратить время на навигацию.<br />
<br />
2) Стилистика. Отчёт —- это несколько формальный текст. Он не пишется от первого лица. В нём не надо рассказывать про свою криворукость, про то, как красиво поют птички за окном и т.п. Не надо обращаться к читателю (особенно на "ты", среди вас уже есть такие "отличившиеся"), ни в тексте, ни в комментах к коду (если это ноутбук). Комментарии к коду, кстати, лучше писать на английском.<br />
<br />
Текст не должен содержать миллиарда опечаток и должен удовлетворять хоть каким-то минимальным стилистическим требованиям. Русский язык богат синонимами, и этим нужно пользоваться. Вот такие вещи писать НЕ надо:<br />
<br />
"Самое важное улучшение было в улучшении Prior Model (путь улучшения тоже взят из Word Alignment Models")."<br />
<br />
Слова в предложениях должны быть согласованными.<br />
<br />
3) Если в отчёте (презентации) фигурируют картинки из сети, они должны быть в тему. И к ним надо обязательно ставить маленькую подпись с указанием источника, или же прописать его явно в тексте.<br />
<br />
Подсказка (просто на всякий случай): задание делается гораздо качественнее и аккуратнее, если его не откладывать на последний вечер;)<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.8 * O<sub>накопл</sub> + 0.2 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.4 * O<sub>проект1</sub> + 0.4 * O<sub>проект2</sub> + 0.2 * О<sub>дз+cем<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1T_1LqhQ4fWJGh3s-lA0MsNoMTYIXIH9iUY3bu-Vpcrg/edit?usp=sharing, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1 (4-10 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Обзор курса: мастер-классы, кейсы, проекты. Введение в автоматическую обработку текстов. [https://www.dropbox.com/s/cisfnsahepuiac9/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотека nltk<br />
[https://www.dropbox.com/s/81ur98bn5wa9thq/sem1.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
[https://www.dropbox.com/s/mk0t49gydm516lb/Sem%201.ipynb?dl=0 (код с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 2 (11-17 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (П. Ромов)''': Форматы данных, способы хранения, принципы работы интернета. Краулинг. Regexp. Unicode. [https://www.dropbox.com/s/xm5ob8mkm7lrf3p/HSE_NLP_Lection2.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотеки lxml, beautifulsoup, scrapy. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_1.pdf (ссылка)] (дедлайн на все 23.59 14.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/0kyl4w7rhaih90f/sem2.pdf?dl=0 (слайды с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 3 (18-24 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Морфологический анализ, основные задачи и подходы. Стеммер Портера, поиск по словарю, скрытые цепи Маркова. Современные задачи морфологического анализа. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': SENNA, Томита-парсер, отношения между словами. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_3.pdf (ссылка)], слайды семинара 19.09 [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem3_new.pdf (ссылка)]. Задание для БПМИ142 МОП [http://wiki.cs.hse.ru/images/7/7c/Task.png (ссылка)]. (дедлайн на все 23.59 21.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/hvojoqp7zb3p4sk/sem3__Copy_.pdf?dl=0 (слайды с семинара вместе с заданием)]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 4 (25 сентября – 1 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашённый лектор Иван Смуров):''' Синтаксический анализ (syntactic parsing) - одна из классических задач NLP, заключающейся в построении по последовательности текста соответствующего ей синтаксического разбора. Задача имеет продолжительную и богатую историю и решалась с помощью различных методов - от вероятностных контекстно-свободных грамматик до нейросетей с использованием sequence-to-sequence архитектур. На лекции будет рассказано о популярном в литературе подходе - использованию transition-based парсеров. Этод подход, восходящий к shift-reduce анализаторам классических логик, был впервые использован в применении к задаче синтаксического анализа Й. Нивре в 2003 году. В 2014 году метод был адаптирован для использования нейросетей Д. Ченом и К. Маннингом из Стенфордского университета и, наконец, в 2016 он послужил основой для популярного парсера SynaxNet, разработанного в Google. [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
<br />
О лекторе:<br />
Иван Смуров – сотрудник кафедр Алгоритмов и Технологий Программирования и Компьютерной Лингвистики МФТИ, разрабатчик научно-исследовательского отдела компании ABBYY. Является специалистом по машинному обучению, компьютерной и вычислительной лингвистике, математической логике. Область основных интересов – обработка текстов на естественных языках.<br />
<br />
<br />
'''Семинар:''' SyntaxNet, cинтаксические парсеры, универсальные зависимости [https://yadi.sk/d/OddFv-y33NBshk (слайды)]<br />
<br />
[http://dmitryfrolov.com/pdf/task4.jpg (дз для 3 курса)]<br />
<br />
==== Неделя 5 (2 октября – 8 октября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк):''' Статистический анализ текстов. Законы Ципфа и Хипса. Методы извлечения ключевых слов и словосочетаний. Векторная модель. [https://www.dropbox.com/s/fzqcvqb7qu4d27j/4_StatAnalysis.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Ключевые слова, n-граммы, коллокации [https://www.dropbox.com/s/98grun1bl2pqy2p/sem5.pdf?dl=0 (слайды и дз)], [https://yadi.sk/i/BND6d9P73NZLCE (слайды для группы 142)]<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 6 (9 октября – 15 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Анна Потапенко):''' Дистрибутивная семантика. В курсе вы уже поговорили о морфологии и синтаксисе, в этой лекции мы поднимемся на следующий уровень анализа языка и поговорим о семантике - о том, как из текстов извлекать смысл отдельных слов и целых предложений. Смысл будем кодировать векторами - обычными векторами вещественных чисел. Мы начнем с классических моделей - подсчета PMI слов и применения SVD для понижения размерности матриц. Затем поговорим о том, как в эту картину укладывается нашумевший word2vec. Разберемся, почему это не deep learning, и почему король - мужчина + женщина != королева. Затем поговорим о других популярных и более новых подходах обучения векторных представлений слов: GloVe, FastText, StarSpace. Во второй части лекции перейдем к предложениям и поговорим о 3 типах нейронных сетей, позволяющих строить их векторные представления: это конволюционные, рекуррентные и рекурсивные нейронные сети. Здесь мы увидим, что модели синтаксиса и другие лингвистические знания хорошо помогают собрать из отдельных слов смысл всего предложения. [https://www.dropbox.com/s/f3hklz6yko4ohqs/Potapenko_lecture_distr.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Анна занимается построением векторных представлений текста в аспирантуре у К.В. Воронцова. За время аспирантуры Анна дважды стажировалась в компании Google, где оба раза занималась исследованиями в области NLP - дистрибутивной семантикой и диалоговыми системами. Анна закончила ВМК МГУ и Школу Анализа Данных Яндекса, теперь она ведет там семинары, а также готовит онлайн-курс по NLP на платформе Coursera.<br />
<br />
==== Неделя 7 (16 октября – 22 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (М. Апишев):''' Тематическое моделирование. Определения. PLSA, LDA, аддитивная регуляризация [https://www.dropbox.com/s/4mjxzjk6njvzzrl/MelLain_HSE_nlp_TM_lection%20%283%29.pdf?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия [https://www.dropbox.com/s/tcj33fdgvetdvg3/classification.slides.html?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Семинар:''' [https://yadi.sk/i/zct5pith3PYAmz Тематическое моделирование]<br />
<br />
==== Неделя 8 (30 октября – 5 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия, сверточные нейронные сети, Fast Text. [https://www.dropbox.com/s/kdcs4mvpb7o9cte/classification.slides%202.html?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Классификация и анализ тональности. [https://www.dropbox.com/s/sid2nto8gmjys2y/sem8.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
<br />
==== Неделя 9 (6 ноября – 12 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Алексей Шаграев):''' Информационный поиск. <br />
<br />
В лекции будут обсуждаться различные прикладные задачи машинного обучения в информационном поиске, возникающие при разработке поисковых систем. Среди них:<br />
- кластеризация новостных сообщений<br />
- построение метрик качества для поисковых систем и оптимизация под них<br />
- классическое ранжирование и обучение ранжированию по пользовательским данным<br />
- разнообразие и свежесть в поисковой выдаче<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/0btntom44qve5q5/ML%20-%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BA%D1%80%D1%83%D1%82%D1%8B%D1%85%20%D1%81%D1%82%D1%83%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Алексей Шаграев, к.т.н., руководитель службы разработки свеже-социального поиска Яндекса<br />
<br />
'''Семинар''' Информационный поиск [https://www.dropbox.com/s/h2u3f26jjpbgd9u/sem9___final.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
==== Неделя 10 (13 ноября – 19 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Языковые модели. Счетные модели и нейронные модели. Реккурентные нейронные сети. LSTM.<br />
<br />
'''Семинар''' Автоматическая генерация текстов [https://www.dropbox.com/s/7p7l0azbj948cnk/sem10.pdf?dl=0 (слайды)] [https://yadi.sk/i/jTNrjF283PzYz8 (слайды группы 142)]<br />
<br />
==== Неделя 11 (20 ноября – 25 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Извлечение информации: именованные сущности, отношения, факты и события. Использование методов классификации и методов классификации последовательностей. MEMM, CRF, BiLSTM-CRF.<br />
<br />
'''Семинар''' [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem11.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 12 (27 ноября – 1 декабря) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Генерация текстов. Обучение с подкреплением (reinforcment learning) в задачах генерации текстов (обзор). [https://www.dropbox.com/s/god4t70rwe1zlwm/1_NLG.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''' Вопросно-ответные системы [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem12.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (4 декабря – 10 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Сергей Губанов):''' Исправление опечаток<br />
<br />
Начиная с самых основ и заканчивая машинным обучением, будет рассказано о том, как устроен современный спеллчекер, способный обрабатывать поток поисковых запросов Яндекса.<br />
<br />
О лекторе: Сергей Губанов, руководитель группы ядра машинного перевода, работаю над исправлением опечаток и над нейросетевым машинным переводом.<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (11 декабря – 17 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Василий Быль):''' Обработка речи<br />
<br />
Лекция будет посвящена общему устройству систем распознавания речи и тому, какое место в них занимают языковые модели.<br />
<br />
О лекторе: Василий Быль руководит бригадой (небольшой группой) языковых моделей в отделе голосовых технологий Яндекса.<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85Анализ неструктурированных данных2018-01-19T11:48:14Z<p>AnnaShishkova: /* Неделя 1 (4-10 сентября) */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 3-го и 4-го курсов [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.<br />
<br />
'''Лекторы:''' Петр Алексеевич Ромов, Екатерина Леонидовна Черняк <br />
<br />
Лекции проходят по вторникам, 15:10 – 16:30 , ауд. 509.<br />
<br />
=== Полезные ссылки ===<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/205512723 Карточка курса]<br />
<br />
Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/HSE-NLP<br />
<br />
Сдача домашних заданий по электронной почте: [mailto:http://amilinguaHW@gmail.com amilinguaHW@gmail.com]<br />
<br />
telegram: https://t.me/nlp_hse<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание<br />
|-<br />
| АДИС || Дмитрий Фролов || вторник, 18:10 – 19:30, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ141 МОП || Анна Шишкова || четверг, 13:40 – 15:00, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ142 МОП || Мурат Апишев || четверг, 10:30 – 11:50, ауд. 322<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Дата выдачи/сдачи проектных заданий ===<br />
<br />
<br />
# Проект 1, часть 1 до 23:59 10.10.2017 [https://www.dropbox.com/s/czzb0meu45l5tvj/NLP_project1.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 1, часть 2 до 23:59 26.11.2017 [https://www.dropbox.com/s/h8oqt082v6ac68f/NLP_project2.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 2, до 23:59 20.12.2017 [https://drive.google.com/open?id=1jLPAIUt5Eb_9ORFnD-XFAVHCyLj00jZQ (ссылка)]<br />
<br />
=== Как писать отчёт ===<br />
<br />
1) Содержание отчёта. Вне зависимости от того, пишете ли вы отчёт в latex, или в jupyter notebook или ещё где-то, нормальный отчёт должен включать в себя:<br />
<br />
— Краткую постановку задачи и формулировку задания<br />
<br />
— Описание минимума необходимой теории и/или описание используемых инструментов<br />
<br />
— Подробное пошаговый рассказ о проделанной работе<br />
<br />
— Аккуратно оформленные результаты<br />
<br />
— Внятные выводы<br />
<br />
Все эти пункты долны быть чётко отмечены заголовками, если они слишком велики, то можно использовать подзаголовки. Словом, читатель не должен тратить время на навигацию.<br />
<br />
2) Стилистика. Отчёт —- это несколько формальный текст. Он не пишется от первого лица. В нём не надо рассказывать про свою криворукость, про то, как красиво поют птички за окном и т.п. Не надо обращаться к читателю (особенно на "ты", среди вас уже есть такие "отличившиеся"), ни в тексте, ни в комментах к коду (если это ноутбук). Комментарии к коду, кстати, лучше писать на английском.<br />
<br />
Текст не должен содержать миллиарда опечаток и должен удовлетворять хоть каким-то минимальным стилистическим требованиям. Русский язык богат синонимами, и этим нужно пользоваться. Вот такие вещи писать НЕ надо:<br />
<br />
"Самое важное улучшение было в улучшении Prior Model (путь улучшения тоже взят из Word Alignment Models")."<br />
<br />
Слова в предложениях должны быть согласованными.<br />
<br />
3) Если в отчёте (презентации) фигурируют картинки из сети, они должны быть в тему. И к ним надо обязательно ставить маленькую подпись с указанием источника, или же прописать его явно в тексте.<br />
<br />
Подсказка (просто на всякий случай): задание делается гораздо качественнее и аккуратнее, если его не откладывать на последний вечер;)<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.8 * O<sub>накопл</sub> + 0.2 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.4 * O<sub>проект1</sub> + 0.4 * O<sub>проект2</sub> + 0.2 * О<sub>дз+cем<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1T_1LqhQ4fWJGh3s-lA0MsNoMTYIXIH9iUY3bu-Vpcrg/edit?usp=sharing, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1 (4-10 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Обзор курса: мастер-классы, кейсы, проекты. Введение в автоматическую обработку текстов. [https://www.dropbox.com/s/cisfnsahepuiac9/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотека nltk<br />
[https://www.dropbox.com/s/81ur98bn5wa9thq/sem1.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
https://www.dropbox.com/s/mk0t49gydm516lb/Sem%201.ipynb?dl=0 (код с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 2 (11-17 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (П. Ромов)''': Форматы данных, способы хранения, принципы работы интернета. Краулинг. Regexp. Unicode. [https://www.dropbox.com/s/xm5ob8mkm7lrf3p/HSE_NLP_Lection2.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотеки lxml, beautifulsoup, scrapy. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_1.pdf (ссылка)] (дедлайн на все 23.59 14.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/0kyl4w7rhaih90f/sem2.pdf?dl=0 (слайды с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 3 (18-24 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Морфологический анализ, основные задачи и подходы. Стеммер Портера, поиск по словарю, скрытые цепи Маркова. Современные задачи морфологического анализа. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': SENNA, Томита-парсер, отношения между словами. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_3.pdf (ссылка)], слайды семинара 19.09 [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem3_new.pdf (ссылка)]. Задание для БПМИ142 МОП [http://wiki.cs.hse.ru/images/7/7c/Task.png (ссылка)]. (дедлайн на все 23.59 21.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/hvojoqp7zb3p4sk/sem3__Copy_.pdf?dl=0 (слайды с семинара вместе с заданием)]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 4 (25 сентября – 1 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашённый лектор Иван Смуров):''' Синтаксический анализ (syntactic parsing) - одна из классических задач NLP, заключающейся в построении по последовательности текста соответствующего ей синтаксического разбора. Задача имеет продолжительную и богатую историю и решалась с помощью различных методов - от вероятностных контекстно-свободных грамматик до нейросетей с использованием sequence-to-sequence архитектур. На лекции будет рассказано о популярном в литературе подходе - использованию transition-based парсеров. Этод подход, восходящий к shift-reduce анализаторам классических логик, был впервые использован в применении к задаче синтаксического анализа Й. Нивре в 2003 году. В 2014 году метод был адаптирован для использования нейросетей Д. Ченом и К. Маннингом из Стенфордского университета и, наконец, в 2016 он послужил основой для популярного парсера SynaxNet, разработанного в Google. [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
<br />
О лекторе:<br />
Иван Смуров – сотрудник кафедр Алгоритмов и Технологий Программирования и Компьютерной Лингвистики МФТИ, разрабатчик научно-исследовательского отдела компании ABBYY. Является специалистом по машинному обучению, компьютерной и вычислительной лингвистике, математической логике. Область основных интересов – обработка текстов на естественных языках.<br />
<br />
<br />
'''Семинар:''' SyntaxNet, cинтаксические парсеры, универсальные зависимости [https://yadi.sk/d/OddFv-y33NBshk (слайды)]<br />
<br />
[http://dmitryfrolov.com/pdf/task4.jpg (дз для 3 курса)]<br />
<br />
==== Неделя 5 (2 октября – 8 октября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк):''' Статистический анализ текстов. Законы Ципфа и Хипса. Методы извлечения ключевых слов и словосочетаний. Векторная модель. [https://www.dropbox.com/s/fzqcvqb7qu4d27j/4_StatAnalysis.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Ключевые слова, n-граммы, коллокации [https://www.dropbox.com/s/98grun1bl2pqy2p/sem5.pdf?dl=0 (слайды и дз)], [https://yadi.sk/i/BND6d9P73NZLCE (слайды для группы 142)]<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 6 (9 октября – 15 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Анна Потапенко):''' Дистрибутивная семантика. В курсе вы уже поговорили о морфологии и синтаксисе, в этой лекции мы поднимемся на следующий уровень анализа языка и поговорим о семантике - о том, как из текстов извлекать смысл отдельных слов и целых предложений. Смысл будем кодировать векторами - обычными векторами вещественных чисел. Мы начнем с классических моделей - подсчета PMI слов и применения SVD для понижения размерности матриц. Затем поговорим о том, как в эту картину укладывается нашумевший word2vec. Разберемся, почему это не deep learning, и почему король - мужчина + женщина != королева. Затем поговорим о других популярных и более новых подходах обучения векторных представлений слов: GloVe, FastText, StarSpace. Во второй части лекции перейдем к предложениям и поговорим о 3 типах нейронных сетей, позволяющих строить их векторные представления: это конволюционные, рекуррентные и рекурсивные нейронные сети. Здесь мы увидим, что модели синтаксиса и другие лингвистические знания хорошо помогают собрать из отдельных слов смысл всего предложения. [https://www.dropbox.com/s/f3hklz6yko4ohqs/Potapenko_lecture_distr.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Анна занимается построением векторных представлений текста в аспирантуре у К.В. Воронцова. За время аспирантуры Анна дважды стажировалась в компании Google, где оба раза занималась исследованиями в области NLP - дистрибутивной семантикой и диалоговыми системами. Анна закончила ВМК МГУ и Школу Анализа Данных Яндекса, теперь она ведет там семинары, а также готовит онлайн-курс по NLP на платформе Coursera.<br />
<br />
==== Неделя 7 (16 октября – 22 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (М. Апишев):''' Тематическое моделирование. Определения. PLSA, LDA, аддитивная регуляризация [https://www.dropbox.com/s/4mjxzjk6njvzzrl/MelLain_HSE_nlp_TM_lection%20%283%29.pdf?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия [https://www.dropbox.com/s/tcj33fdgvetdvg3/classification.slides.html?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Семинар:''' [https://yadi.sk/i/zct5pith3PYAmz Тематическое моделирование]<br />
<br />
==== Неделя 8 (30 октября – 5 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия, сверточные нейронные сети, Fast Text. [https://www.dropbox.com/s/kdcs4mvpb7o9cte/classification.slides%202.html?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Классификация и анализ тональности. [https://www.dropbox.com/s/sid2nto8gmjys2y/sem8.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
<br />
==== Неделя 9 (6 ноября – 12 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Алексей Шаграев):''' Информационный поиск. <br />
<br />
В лекции будут обсуждаться различные прикладные задачи машинного обучения в информационном поиске, возникающие при разработке поисковых систем. Среди них:<br />
- кластеризация новостных сообщений<br />
- построение метрик качества для поисковых систем и оптимизация под них<br />
- классическое ранжирование и обучение ранжированию по пользовательским данным<br />
- разнообразие и свежесть в поисковой выдаче<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/0btntom44qve5q5/ML%20-%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BA%D1%80%D1%83%D1%82%D1%8B%D1%85%20%D1%81%D1%82%D1%83%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Алексей Шаграев, к.т.н., руководитель службы разработки свеже-социального поиска Яндекса<br />
<br />
'''Семинар''' Информационный поиск [https://www.dropbox.com/s/h2u3f26jjpbgd9u/sem9___final.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
==== Неделя 10 (13 ноября – 19 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Языковые модели. Счетные модели и нейронные модели. Реккурентные нейронные сети. LSTM.<br />
<br />
'''Семинар''' Автоматическая генерация текстов [https://www.dropbox.com/s/7p7l0azbj948cnk/sem10.pdf?dl=0 (слайды)] [https://yadi.sk/i/jTNrjF283PzYz8 (слайды группы 142)]<br />
<br />
==== Неделя 11 (20 ноября – 25 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Извлечение информации: именованные сущности, отношения, факты и события. Использование методов классификации и методов классификации последовательностей. MEMM, CRF, BiLSTM-CRF.<br />
<br />
'''Семинар''' [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem11.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 12 (27 ноября – 1 декабря) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Генерация текстов. Обучение с подкреплением (reinforcment learning) в задачах генерации текстов (обзор). [https://www.dropbox.com/s/god4t70rwe1zlwm/1_NLG.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''' Вопросно-ответные системы [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem12.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (4 декабря – 10 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Сергей Губанов):''' Исправление опечаток<br />
<br />
Начиная с самых основ и заканчивая машинным обучением, будет рассказано о том, как устроен современный спеллчекер, способный обрабатывать поток поисковых запросов Яндекса.<br />
<br />
О лекторе: Сергей Губанов, руководитель группы ядра машинного перевода, работаю над исправлением опечаток и над нейросетевым машинным переводом.<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (11 декабря – 17 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Василий Быль):''' Обработка речи<br />
<br />
Лекция будет посвящена общему устройству систем распознавания речи и тому, какое место в них занимают языковые модели.<br />
<br />
О лекторе: Василий Быль руководит бригадой (небольшой группой) языковых моделей в отделе голосовых технологий Яндекса.<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85Анализ неструктурированных данных2018-01-19T11:47:59Z<p>AnnaShishkova: /* Неделя 1 (4-10 сентября) */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 3-го и 4-го курсов [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.<br />
<br />
'''Лекторы:''' Петр Алексеевич Ромов, Екатерина Леонидовна Черняк <br />
<br />
Лекции проходят по вторникам, 15:10 – 16:30 , ауд. 509.<br />
<br />
=== Полезные ссылки ===<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/205512723 Карточка курса]<br />
<br />
Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/HSE-NLP<br />
<br />
Сдача домашних заданий по электронной почте: [mailto:http://amilinguaHW@gmail.com amilinguaHW@gmail.com]<br />
<br />
telegram: https://t.me/nlp_hse<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание<br />
|-<br />
| АДИС || Дмитрий Фролов || вторник, 18:10 – 19:30, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ141 МОП || Анна Шишкова || четверг, 13:40 – 15:00, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ142 МОП || Мурат Апишев || четверг, 10:30 – 11:50, ауд. 322<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Дата выдачи/сдачи проектных заданий ===<br />
<br />
<br />
# Проект 1, часть 1 до 23:59 10.10.2017 [https://www.dropbox.com/s/czzb0meu45l5tvj/NLP_project1.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 1, часть 2 до 23:59 26.11.2017 [https://www.dropbox.com/s/h8oqt082v6ac68f/NLP_project2.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 2, до 23:59 20.12.2017 [https://drive.google.com/open?id=1jLPAIUt5Eb_9ORFnD-XFAVHCyLj00jZQ (ссылка)]<br />
<br />
=== Как писать отчёт ===<br />
<br />
1) Содержание отчёта. Вне зависимости от того, пишете ли вы отчёт в latex, или в jupyter notebook или ещё где-то, нормальный отчёт должен включать в себя:<br />
<br />
— Краткую постановку задачи и формулировку задания<br />
<br />
— Описание минимума необходимой теории и/или описание используемых инструментов<br />
<br />
— Подробное пошаговый рассказ о проделанной работе<br />
<br />
— Аккуратно оформленные результаты<br />
<br />
— Внятные выводы<br />
<br />
Все эти пункты долны быть чётко отмечены заголовками, если они слишком велики, то можно использовать подзаголовки. Словом, читатель не должен тратить время на навигацию.<br />
<br />
2) Стилистика. Отчёт —- это несколько формальный текст. Он не пишется от первого лица. В нём не надо рассказывать про свою криворукость, про то, как красиво поют птички за окном и т.п. Не надо обращаться к читателю (особенно на "ты", среди вас уже есть такие "отличившиеся"), ни в тексте, ни в комментах к коду (если это ноутбук). Комментарии к коду, кстати, лучше писать на английском.<br />
<br />
Текст не должен содержать миллиарда опечаток и должен удовлетворять хоть каким-то минимальным стилистическим требованиям. Русский язык богат синонимами, и этим нужно пользоваться. Вот такие вещи писать НЕ надо:<br />
<br />
"Самое важное улучшение было в улучшении Prior Model (путь улучшения тоже взят из Word Alignment Models")."<br />
<br />
Слова в предложениях должны быть согласованными.<br />
<br />
3) Если в отчёте (презентации) фигурируют картинки из сети, они должны быть в тему. И к ним надо обязательно ставить маленькую подпись с указанием источника, или же прописать его явно в тексте.<br />
<br />
Подсказка (просто на всякий случай): задание делается гораздо качественнее и аккуратнее, если его не откладывать на последний вечер;)<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.8 * O<sub>накопл</sub> + 0.2 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.4 * O<sub>проект1</sub> + 0.4 * O<sub>проект2</sub> + 0.2 * О<sub>дз+cем<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1T_1LqhQ4fWJGh3s-lA0MsNoMTYIXIH9iUY3bu-Vpcrg/edit?usp=sharing, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1 (4-10 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Обзор курса: мастер-классы, кейсы, проекты. Введение в автоматическую обработку текстов. [https://www.dropbox.com/s/cisfnsahepuiac9/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотека nltk<br />
[https://www.dropbox.com/s/81ur98bn5wa9thq/sem1.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
https://www.dropbox.com/s/mk0t49gydm516lb/Sem%201.ipynb?dl=0(код с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 2 (11-17 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (П. Ромов)''': Форматы данных, способы хранения, принципы работы интернета. Краулинг. Regexp. Unicode. [https://www.dropbox.com/s/xm5ob8mkm7lrf3p/HSE_NLP_Lection2.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотеки lxml, beautifulsoup, scrapy. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_1.pdf (ссылка)] (дедлайн на все 23.59 14.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/0kyl4w7rhaih90f/sem2.pdf?dl=0 (слайды с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 3 (18-24 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Морфологический анализ, основные задачи и подходы. Стеммер Портера, поиск по словарю, скрытые цепи Маркова. Современные задачи морфологического анализа. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': SENNA, Томита-парсер, отношения между словами. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_3.pdf (ссылка)], слайды семинара 19.09 [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem3_new.pdf (ссылка)]. Задание для БПМИ142 МОП [http://wiki.cs.hse.ru/images/7/7c/Task.png (ссылка)]. (дедлайн на все 23.59 21.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/hvojoqp7zb3p4sk/sem3__Copy_.pdf?dl=0 (слайды с семинара вместе с заданием)]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 4 (25 сентября – 1 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашённый лектор Иван Смуров):''' Синтаксический анализ (syntactic parsing) - одна из классических задач NLP, заключающейся в построении по последовательности текста соответствующего ей синтаксического разбора. Задача имеет продолжительную и богатую историю и решалась с помощью различных методов - от вероятностных контекстно-свободных грамматик до нейросетей с использованием sequence-to-sequence архитектур. На лекции будет рассказано о популярном в литературе подходе - использованию transition-based парсеров. Этод подход, восходящий к shift-reduce анализаторам классических логик, был впервые использован в применении к задаче синтаксического анализа Й. Нивре в 2003 году. В 2014 году метод был адаптирован для использования нейросетей Д. Ченом и К. Маннингом из Стенфордского университета и, наконец, в 2016 он послужил основой для популярного парсера SynaxNet, разработанного в Google. [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
<br />
О лекторе:<br />
Иван Смуров – сотрудник кафедр Алгоритмов и Технологий Программирования и Компьютерной Лингвистики МФТИ, разрабатчик научно-исследовательского отдела компании ABBYY. Является специалистом по машинному обучению, компьютерной и вычислительной лингвистике, математической логике. Область основных интересов – обработка текстов на естественных языках.<br />
<br />
<br />
'''Семинар:''' SyntaxNet, cинтаксические парсеры, универсальные зависимости [https://yadi.sk/d/OddFv-y33NBshk (слайды)]<br />
<br />
[http://dmitryfrolov.com/pdf/task4.jpg (дз для 3 курса)]<br />
<br />
==== Неделя 5 (2 октября – 8 октября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк):''' Статистический анализ текстов. Законы Ципфа и Хипса. Методы извлечения ключевых слов и словосочетаний. Векторная модель. [https://www.dropbox.com/s/fzqcvqb7qu4d27j/4_StatAnalysis.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Ключевые слова, n-граммы, коллокации [https://www.dropbox.com/s/98grun1bl2pqy2p/sem5.pdf?dl=0 (слайды и дз)], [https://yadi.sk/i/BND6d9P73NZLCE (слайды для группы 142)]<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 6 (9 октября – 15 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Анна Потапенко):''' Дистрибутивная семантика. В курсе вы уже поговорили о морфологии и синтаксисе, в этой лекции мы поднимемся на следующий уровень анализа языка и поговорим о семантике - о том, как из текстов извлекать смысл отдельных слов и целых предложений. Смысл будем кодировать векторами - обычными векторами вещественных чисел. Мы начнем с классических моделей - подсчета PMI слов и применения SVD для понижения размерности матриц. Затем поговорим о том, как в эту картину укладывается нашумевший word2vec. Разберемся, почему это не deep learning, и почему король - мужчина + женщина != королева. Затем поговорим о других популярных и более новых подходах обучения векторных представлений слов: GloVe, FastText, StarSpace. Во второй части лекции перейдем к предложениям и поговорим о 3 типах нейронных сетей, позволяющих строить их векторные представления: это конволюционные, рекуррентные и рекурсивные нейронные сети. Здесь мы увидим, что модели синтаксиса и другие лингвистические знания хорошо помогают собрать из отдельных слов смысл всего предложения. [https://www.dropbox.com/s/f3hklz6yko4ohqs/Potapenko_lecture_distr.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Анна занимается построением векторных представлений текста в аспирантуре у К.В. Воронцова. За время аспирантуры Анна дважды стажировалась в компании Google, где оба раза занималась исследованиями в области NLP - дистрибутивной семантикой и диалоговыми системами. Анна закончила ВМК МГУ и Школу Анализа Данных Яндекса, теперь она ведет там семинары, а также готовит онлайн-курс по NLP на платформе Coursera.<br />
<br />
==== Неделя 7 (16 октября – 22 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (М. Апишев):''' Тематическое моделирование. Определения. PLSA, LDA, аддитивная регуляризация [https://www.dropbox.com/s/4mjxzjk6njvzzrl/MelLain_HSE_nlp_TM_lection%20%283%29.pdf?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия [https://www.dropbox.com/s/tcj33fdgvetdvg3/classification.slides.html?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Семинар:''' [https://yadi.sk/i/zct5pith3PYAmz Тематическое моделирование]<br />
<br />
==== Неделя 8 (30 октября – 5 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия, сверточные нейронные сети, Fast Text. [https://www.dropbox.com/s/kdcs4mvpb7o9cte/classification.slides%202.html?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Классификация и анализ тональности. [https://www.dropbox.com/s/sid2nto8gmjys2y/sem8.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
<br />
==== Неделя 9 (6 ноября – 12 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Алексей Шаграев):''' Информационный поиск. <br />
<br />
В лекции будут обсуждаться различные прикладные задачи машинного обучения в информационном поиске, возникающие при разработке поисковых систем. Среди них:<br />
- кластеризация новостных сообщений<br />
- построение метрик качества для поисковых систем и оптимизация под них<br />
- классическое ранжирование и обучение ранжированию по пользовательским данным<br />
- разнообразие и свежесть в поисковой выдаче<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/0btntom44qve5q5/ML%20-%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BA%D1%80%D1%83%D1%82%D1%8B%D1%85%20%D1%81%D1%82%D1%83%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Алексей Шаграев, к.т.н., руководитель службы разработки свеже-социального поиска Яндекса<br />
<br />
'''Семинар''' Информационный поиск [https://www.dropbox.com/s/h2u3f26jjpbgd9u/sem9___final.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
==== Неделя 10 (13 ноября – 19 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Языковые модели. Счетные модели и нейронные модели. Реккурентные нейронные сети. LSTM.<br />
<br />
'''Семинар''' Автоматическая генерация текстов [https://www.dropbox.com/s/7p7l0azbj948cnk/sem10.pdf?dl=0 (слайды)] [https://yadi.sk/i/jTNrjF283PzYz8 (слайды группы 142)]<br />
<br />
==== Неделя 11 (20 ноября – 25 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Извлечение информации: именованные сущности, отношения, факты и события. Использование методов классификации и методов классификации последовательностей. MEMM, CRF, BiLSTM-CRF.<br />
<br />
'''Семинар''' [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem11.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 12 (27 ноября – 1 декабря) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Генерация текстов. Обучение с подкреплением (reinforcment learning) в задачах генерации текстов (обзор). [https://www.dropbox.com/s/god4t70rwe1zlwm/1_NLG.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''' Вопросно-ответные системы [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem12.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (4 декабря – 10 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Сергей Губанов):''' Исправление опечаток<br />
<br />
Начиная с самых основ и заканчивая машинным обучением, будет рассказано о том, как устроен современный спеллчекер, способный обрабатывать поток поисковых запросов Яндекса.<br />
<br />
О лекторе: Сергей Губанов, руководитель группы ядра машинного перевода, работаю над исправлением опечаток и над нейросетевым машинным переводом.<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (11 декабря – 17 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Василий Быль):''' Обработка речи<br />
<br />
Лекция будет посвящена общему устройству систем распознавания речи и тому, какое место в них занимают языковые модели.<br />
<br />
О лекторе: Василий Быль руководит бригадой (небольшой группой) языковых моделей в отделе голосовых технологий Яндекса.<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85Анализ неструктурированных данных2018-01-19T11:42:45Z<p>AnnaShishkova: /* Неделя 1 (4-10 сентября) */</p>
<hr />
<div>== О курсе ==<br />
<br />
Курс читается для студентов 3-го и 4-го курсов [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.<br />
<br />
'''Лекторы:''' Петр Алексеевич Ромов, Екатерина Леонидовна Черняк <br />
<br />
Лекции проходят по вторникам, 15:10 – 16:30 , ауд. 509.<br />
<br />
=== Полезные ссылки ===<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/205512723 Карточка курса]<br />
<br />
Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/HSE-NLP<br />
<br />
Сдача домашних заданий по электронной почте: [mailto:http://amilinguaHW@gmail.com amilinguaHW@gmail.com]<br />
<br />
telegram: https://t.me/nlp_hse<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание<br />
|-<br />
| АДИС || Дмитрий Фролов || вторник, 18:10 – 19:30, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ141 МОП || Анна Шишкова || четверг, 13:40 – 15:00, ауд. 501<br />
|-<br />
| БПМИ142 МОП || Мурат Апишев || четверг, 10:30 – 11:50, ауд. 322<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Дата выдачи/сдачи проектных заданий ===<br />
<br />
<br />
# Проект 1, часть 1 до 23:59 10.10.2017 [https://www.dropbox.com/s/czzb0meu45l5tvj/NLP_project1.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 1, часть 2 до 23:59 26.11.2017 [https://www.dropbox.com/s/h8oqt082v6ac68f/NLP_project2.pdf?dl=0 (ссылка)]<br />
# Проект 2, до 23:59 20.12.2017 [https://drive.google.com/open?id=1jLPAIUt5Eb_9ORFnD-XFAVHCyLj00jZQ (ссылка)]<br />
<br />
=== Как писать отчёт ===<br />
<br />
1) Содержание отчёта. Вне зависимости от того, пишете ли вы отчёт в latex, или в jupyter notebook или ещё где-то, нормальный отчёт должен включать в себя:<br />
<br />
— Краткую постановку задачи и формулировку задания<br />
<br />
— Описание минимума необходимой теории и/или описание используемых инструментов<br />
<br />
— Подробное пошаговый рассказ о проделанной работе<br />
<br />
— Аккуратно оформленные результаты<br />
<br />
— Внятные выводы<br />
<br />
Все эти пункты долны быть чётко отмечены заголовками, если они слишком велики, то можно использовать подзаголовки. Словом, читатель не должен тратить время на навигацию.<br />
<br />
2) Стилистика. Отчёт —- это несколько формальный текст. Он не пишется от первого лица. В нём не надо рассказывать про свою криворукость, про то, как красиво поют птички за окном и т.п. Не надо обращаться к читателю (особенно на "ты", среди вас уже есть такие "отличившиеся"), ни в тексте, ни в комментах к коду (если это ноутбук). Комментарии к коду, кстати, лучше писать на английском.<br />
<br />
Текст не должен содержать миллиарда опечаток и должен удовлетворять хоть каким-то минимальным стилистическим требованиям. Русский язык богат синонимами, и этим нужно пользоваться. Вот такие вещи писать НЕ надо:<br />
<br />
"Самое важное улучшение было в улучшении Prior Model (путь улучшения тоже взят из Word Alignment Models")."<br />
<br />
Слова в предложениях должны быть согласованными.<br />
<br />
3) Если в отчёте (презентации) фигурируют картинки из сети, они должны быть в тему. И к ним надо обязательно ставить маленькую подпись с указанием источника, или же прописать его явно в тексте.<br />
<br />
Подсказка (просто на всякий случай): задание делается гораздо качественнее и аккуратнее, если его не откладывать на последний вечер;)<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.8 * O<sub>накопл</sub> + 0.2 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.4 * O<sub>проект1</sub> + 0.4 * O<sub>проект2</sub> + 0.2 * О<sub>дз+cем<br />
<br />
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1T_1LqhQ4fWJGh3s-lA0MsNoMTYIXIH9iUY3bu-Vpcrg/edit?usp=sharing, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== Неделя 1 (4-10 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Обзор курса: мастер-классы, кейсы, проекты. Введение в автоматическую обработку текстов. [https://www.dropbox.com/s/cisfnsahepuiac9/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотека nltk<br />
[https://www.dropbox.com/s/81ur98bn5wa9thq/sem1.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
[https://www.dropbox.com/s/mk0t49gydm516lb/Sem%201.ipynb?dl=0(код с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 2 (11-17 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (П. Ромов)''': Форматы данных, способы хранения, принципы работы интернета. Краулинг. Regexp. Unicode. [https://www.dropbox.com/s/xm5ob8mkm7lrf3p/HSE_NLP_Lection2.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': Библиотеки lxml, beautifulsoup, scrapy. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_1.pdf (ссылка)] (дедлайн на все 23.59 14.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/0kyl4w7rhaih90f/sem2.pdf?dl=0 (слайды с семинара)]<br />
<br />
==== Неделя 3 (18-24 сентября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Морфологический анализ, основные задачи и подходы. Стеммер Портера, поиск по словарю, скрытые цепи Маркова. Современные задачи морфологического анализа. [https://www.dropbox.com/s/urdf9cpsnp6uvml/2_morph.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': SENNA, Томита-парсер, отношения между словами. Задание для группы 3-4 курс, вечер: [http://dmitryfrolov.com/pdf/task_3.pdf (ссылка)], слайды семинара 19.09 [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem3_new.pdf (ссылка)]. Задание для БПМИ142 МОП [http://wiki.cs.hse.ru/images/7/7c/Task.png (ссылка)]. (дедлайн на все 23.59 21.09, делается и присылается индивидуально!). [https://www.dropbox.com/s/hvojoqp7zb3p4sk/sem3__Copy_.pdf?dl=0 (слайды с семинара вместе с заданием)]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 4 (25 сентября – 1 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашённый лектор Иван Смуров):''' Синтаксический анализ (syntactic parsing) - одна из классических задач NLP, заключающейся в построении по последовательности текста соответствующего ей синтаксического разбора. Задача имеет продолжительную и богатую историю и решалась с помощью различных методов - от вероятностных контекстно-свободных грамматик до нейросетей с использованием sequence-to-sequence архитектур. На лекции будет рассказано о популярном в литературе подходе - использованию transition-based парсеров. Этод подход, восходящий к shift-reduce анализаторам классических логик, был впервые использован в применении к задаче синтаксического анализа Й. Нивре в 2003 году. В 2014 году метод был адаптирован для использования нейросетей Д. Ченом и К. Маннингом из Стенфордского университета и, наконец, в 2016 он послужил основой для популярного парсера SynaxNet, разработанного в Google. [https://www.dropbox.com/s/yceqgugsc6tdcxs/transition-based_%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80%D1%8B.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
<br />
О лекторе:<br />
Иван Смуров – сотрудник кафедр Алгоритмов и Технологий Программирования и Компьютерной Лингвистики МФТИ, разрабатчик научно-исследовательского отдела компании ABBYY. Является специалистом по машинному обучению, компьютерной и вычислительной лингвистике, математической логике. Область основных интересов – обработка текстов на естественных языках.<br />
<br />
<br />
'''Семинар:''' SyntaxNet, cинтаксические парсеры, универсальные зависимости [https://yadi.sk/d/OddFv-y33NBshk (слайды)]<br />
<br />
[http://dmitryfrolov.com/pdf/task4.jpg (дз для 3 курса)]<br />
<br />
==== Неделя 5 (2 октября – 8 октября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк):''' Статистический анализ текстов. Законы Ципфа и Хипса. Методы извлечения ключевых слов и словосочетаний. Векторная модель. [https://www.dropbox.com/s/fzqcvqb7qu4d27j/4_StatAnalysis.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Ключевые слова, n-граммы, коллокации [https://www.dropbox.com/s/98grun1bl2pqy2p/sem5.pdf?dl=0 (слайды и дз)], [https://yadi.sk/i/BND6d9P73NZLCE (слайды для группы 142)]<br />
<br />
<br />
<br />
==== Неделя 6 (9 октября – 15 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Анна Потапенко):''' Дистрибутивная семантика. В курсе вы уже поговорили о морфологии и синтаксисе, в этой лекции мы поднимемся на следующий уровень анализа языка и поговорим о семантике - о том, как из текстов извлекать смысл отдельных слов и целых предложений. Смысл будем кодировать векторами - обычными векторами вещественных чисел. Мы начнем с классических моделей - подсчета PMI слов и применения SVD для понижения размерности матриц. Затем поговорим о том, как в эту картину укладывается нашумевший word2vec. Разберемся, почему это не deep learning, и почему король - мужчина + женщина != королева. Затем поговорим о других популярных и более новых подходах обучения векторных представлений слов: GloVe, FastText, StarSpace. Во второй части лекции перейдем к предложениям и поговорим о 3 типах нейронных сетей, позволяющих строить их векторные представления: это конволюционные, рекуррентные и рекурсивные нейронные сети. Здесь мы увидим, что модели синтаксиса и другие лингвистические знания хорошо помогают собрать из отдельных слов смысл всего предложения. [https://www.dropbox.com/s/f3hklz6yko4ohqs/Potapenko_lecture_distr.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Анна занимается построением векторных представлений текста в аспирантуре у К.В. Воронцова. За время аспирантуры Анна дважды стажировалась в компании Google, где оба раза занималась исследованиями в области NLP - дистрибутивной семантикой и диалоговыми системами. Анна закончила ВМК МГУ и Школу Анализа Данных Яндекса, теперь она ведет там семинары, а также готовит онлайн-курс по NLP на платформе Coursera.<br />
<br />
==== Неделя 7 (16 октября – 22 октября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (М. Апишев):''' Тематическое моделирование. Определения. PLSA, LDA, аддитивная регуляризация [https://www.dropbox.com/s/4mjxzjk6njvzzrl/MelLain_HSE_nlp_TM_lection%20%283%29.pdf?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия [https://www.dropbox.com/s/tcj33fdgvetdvg3/classification.slides.html?dl=0 (слайды)].<br />
<br />
'''Семинар:''' [https://yadi.sk/i/zct5pith3PYAmz Тематическое моделирование]<br />
<br />
==== Неделя 8 (30 октября – 5 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция у журналистов данных (Е. Черняк):''' Классификация текстов, метод наивного Байеса, логистическая регрессия, сверточные нейронные сети, Fast Text. [https://www.dropbox.com/s/kdcs4mvpb7o9cte/classification.slides%202.html?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар:''' Классификация и анализ тональности. [https://www.dropbox.com/s/sid2nto8gmjys2y/sem8.pdf?dl=0 (слайды и дз)]<br />
<br />
==== Неделя 9 (6 ноября – 12 ноября) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Алексей Шаграев):''' Информационный поиск. <br />
<br />
В лекции будут обсуждаться различные прикладные задачи машинного обучения в информационном поиске, возникающие при разработке поисковых систем. Среди них:<br />
- кластеризация новостных сообщений<br />
- построение метрик качества для поисковых систем и оптимизация под них<br />
- классическое ранжирование и обучение ранжированию по пользовательским данным<br />
- разнообразие и свежесть в поисковой выдаче<br />
<br />
[https://www.dropbox.com/s/0btntom44qve5q5/ML%20-%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BA%D1%80%D1%83%D1%82%D1%8B%D1%85%20%D1%81%D1%82%D1%83%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2.pptx?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
О лекторе: Алексей Шаграев, к.т.н., руководитель службы разработки свеже-социального поиска Яндекса<br />
<br />
'''Семинар''' Информационный поиск [https://www.dropbox.com/s/h2u3f26jjpbgd9u/sem9___final.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
==== Неделя 10 (13 ноября – 19 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Языковые модели. Счетные модели и нейронные модели. Реккурентные нейронные сети. LSTM.<br />
<br />
'''Семинар''' Автоматическая генерация текстов [https://www.dropbox.com/s/7p7l0azbj948cnk/sem10.pdf?dl=0 (слайды)] [https://yadi.sk/i/jTNrjF283PzYz8 (слайды группы 142)]<br />
<br />
==== Неделя 11 (20 ноября – 25 ноября) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Извлечение информации: именованные сущности, отношения, факты и события. Использование методов классификации и методов классификации последовательностей. MEMM, CRF, BiLSTM-CRF.<br />
<br />
'''Семинар''' [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem11.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 12 (27 ноября – 1 декабря) ====<br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''' Генерация текстов. Обучение с подкреплением (reinforcment learning) в задачах генерации текстов (обзор). [https://www.dropbox.com/s/god4t70rwe1zlwm/1_NLG.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''' Вопросно-ответные системы [http://dmitryfrolov.com/pdf/sem12.pdf (слайды)]<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (4 декабря – 10 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Сергей Губанов):''' Исправление опечаток<br />
<br />
Начиная с самых основ и заканчивая машинным обучением, будет рассказано о том, как устроен современный спеллчекер, способный обрабатывать поток поисковых запросов Яндекса.<br />
<br />
О лекторе: Сергей Губанов, руководитель группы ядра машинного перевода, работаю над исправлением опечаток и над нейросетевым машинным переводом.<br />
<br />
<br />
==== Неделя 13 (11 декабря – 17 декабря) ==== <br />
<br />
'''Лекция (приглашенный лектор Василий Быль):''' Обработка речи<br />
<br />
Лекция будет посвящена общему устройству систем распознавания речи и тому, какое место в них занимают языковые модели.<br />
<br />
О лекторе: Василий Быль руководит бригадой (небольшой группой) языковых моделей в отделе голосовых технологий Яндекса.<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-18T12:45:21Z<p>AnnaShishkova: /* Семинары */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 || <br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 || [https://t.me/joinchat/DXW6bVHR3pHjpTXUyPbBKA ссылка]<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T19:28:02Z<p>AnnaShishkova: /* Система оценок */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T18:36:25Z<p>AnnaShishkova: /* Система оценок */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк (автоматическая обработка текстов)<br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных)<br />
<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
Активная работа на семинарах может положительно повлиять на округление оценки в спорных ситуациях.<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== 18.01.2018 ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': Введение в автоматическую обработку текстов [https://www.dropbox.com/s/prq0foeqqcsus5s/1_intro.pdf?dl=0 (слайды)]<br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:30:43Z<p>AnnaShishkova: /* О курсе */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий: в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:30:21Z<p>AnnaShishkova: /* О курсе */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:30:07Z<p>AnnaShishkova: /* О курсе */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50 , ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:29:45Z<p>AnnaShishkova: /* О курсе */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50 , ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:29:20Z<p>AnnaShishkova: /* Система оценок */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Курс состоит из двух частей.<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50 , ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.7 * O<sub>дз (4 шт)</sub> + 0.3 * O<sub>ср (2 шт)</sub><br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:28:25Z<p>AnnaShishkova: /* О курсе */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Курс состоит из двух частей.<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50 , ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий в системе [http://anytask.org/ Anytask]<br />
<br />
[https://t.me/minor2018 Канал для оповещений в Telegram]<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.8 * O<sub>накопл</sub> + 0.2 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.4 * O<sub>проект1</sub> + 0.4 * O<sub>проект2</sub> + 0.2 * О<sub>дз+cем<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkovahttp://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_-_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2018)Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)2018-01-17T15:23:03Z<p>AnnaShishkova: /* Неделя 1 (18 января) */</p>
<hr />
<div>=== О курсе ===<br />
<br />
Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.<br />
<br />
Курс состоит из двух частей.<br />
<br />
'''Лекторы:''' <br />
<br />
В 3 модуле: Екатерина Черняк <br />
<br />
В 4 модуле: Дмитрий Игнатов<br />
<br />
Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50 , ауд. 5306 (Шаболовка, 26).<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/???? Карточка курса]<br />
<br />
Сдача домашних заданий в системе Unitask<br />
<br />
telegram: https://t.me/minor2018<br />
<br />
=== Семинары ===<br />
<br />
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы<br />
|-<br />
| ИАД1 || Наталья Козловская || 12:10 – 13:30, ауд. 3316 ||<br />
|-<br />
| ИАД2 || Иван Смуров || 12:10 – 13:30, ауд. 4428 ||<br />
|-<br />
| ИАД3 || Александр Панов || 09:00 – 10:20, ауд. 4435 ||<br />
|-<br />
| ИАД4|| Анна Шишкова || 12:10 – 13:00, ауд. 4335 ||<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
=== Система оценок ===<br />
<br />
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>итоговая</sub> = 0.8 * O<sub>накопл</sub> + 0.2 * О<sub>экз</sub><br />
<br />
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:<br />
<br />
O<sub>накопл</sub> = 0.4 * O<sub>проект1</sub> + 0.4 * O<sub>проект2</sub> + 0.2 * О<sub>дз+cем<br />
<br />
[Здесь будет ссылка на ведомость, (ведомость)]<br />
<br />
<br />
=== Программа === <br />
<br />
==== День первый (18 января) ==== <br />
<br />
'''Лекция (Е. Черняк)''': <br />
<br />
'''Семинар''': [https://www.dropbox.com/s/wls2j41ctsu85dp/M_sem1.pdf?dl=0 Regexp]<br />
<br />
=== Рекомендуемые ресурсы ===<br />
<br />
На английском<br />
* Jurafsky & Martin [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ (link) ] <br />
* Курс Лауры Каллмайер по МО для АОТ [https://user.phil.hhu.de/~kallmeyer/MachineLearning/index.html (link)]<br />
* Курс Нильса Раймерса по DL для АОТ [https://github.com/UKPLab/deeplearning4nlp-tutorial (link)]<br />
* Курс в Оксфорде по DL для АОТ [https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017 (link)]<br />
* Курс в Стенфорде по DL для AOT [http://cs224d.stanford.edu (link)]<br />
* Материалы по обучению с подкреплением (Reinforcment Learning) [https://github.com/jiyfeng/rl4nlp (link)]<br />
<br />
На русском (и про русский, в основном)<br />
* НКРЯ [http://ruscorpora.ru (link)]<br />
* Открытый корпус [http://opencorpora.org (link)]<br />
* Дистрибутивные семантические модели для русского языка [http://rusvectores.org/ru/ (link)]<br />
* Морфология [https://tech.yandex.ru/mystem/ (link)]<br />
* Синтаксис [https://habrahabr.ru/post/317564/ (link)]<br />
* Томита-парсер [https://tech.yandex.ru/tomita/ (link)]<br />
* Все на свете: [http://mathlingvo.ru (mathlingvo)], [https://nlpub.org (nlpub)]<br />
* Text Visualisation browser: [http://textvis.lnu.se (link)]<br />
<br />
Ссылка на дополнительную литературу:<br />
* [https://machinelearningmastery.com/books-on-natural-language-processing/] Books on natural language processing<br />
* [http://eprints.lse.ac.uk/62548/1/Schonhardt-Bailey_text%20mining%20handbook.pdf/] Text mining for central banks<br />
<br />
Литература<br />
# Manning, Christopher D., and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. Vol. 999. Cambridge: MIT press, 1999.<br />
# Martin, James H., and Daniel Jurafsky. "Speech and language processing." International Edition 710 (2000): 25.<br />
# Cohen, Shay. "Bayesian analysis in natural language processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 9, no. 2 (2016): 1-274.<br />
# Goldberg, Yoav. "Neural Network Methods for Natural Language Processing." Synthesis Lectures on Human Language Technologies 10, no. 1 (2017): 1-309.<br />
<br />
=== Используемые библиотеки ===<br />
# NLTK [http://www.nltk.org (link)]<br />
# pymorphy2 [https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (link)]<br />
# pymystem3 [https://github.com/Digsolab/pymystem3 (link)]<br />
# readability [https://github.com/buriy/python-readability (link)]</div>AnnaShishkova