О факультете — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Aamoiska (обсуждение | вклад) |
м (Курсы раздела Data Culture поделены по семестрам) |
||
Строка 97: | Строка 97: | ||
== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]== | == Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]== | ||
+ | |||
+ | === 1 семестр === | ||
[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук)]]<br /> | [[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук)]]<br /> | ||
Строка 105: | Строка 107: | ||
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] <br /> | [[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] <br /> | ||
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] <br /> | [[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] <br /> | ||
+ | |||
+ | === 2 семестр === | ||
+ | |||
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] | [[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] | ||
Версия 14:06, 10 января 2018
Учебные курсы факультета компьютерных наук
Курсы за 2017/18 учебный год
Курсы в рамках проекта Data Culture
1 семестр
Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук)
Машинное обучение (факультет экономических наук)
Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)
Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)
Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)
Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)
Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)
2 семестр
Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)
Курсы за 2016/17 учебный год
Мероприятия факультета компьютерных наук
Summer School 2015
Introduction to Natural Language Processing
- Introduction
- Tokenization and word counts
- POS tagging. Key word and phrase extraction
- Parsing
- Language sources
- Synonyms and near-synonyms detection
- Suffix trees for NLP
- References