Интеллектуальные системы в нейропсихолингвистике и переводе: программа бакалавриата в вузах Москвы

Студенты учатся работать с инструментами семантической и синтаксической разметки, осваивают методы машинного обучения для лингвистических задач, а также изучают, как нейропсихолингвистические механизмы влияют на коммуникацию. Программа даёт не только теоретическую базу, но и практические навыки, позволяющие создавать и адаптировать алгоритмы для обработки естественного языка, распознавания речи и анализа больших массивов данных.

Выпускники смогут применять свои знания в различных областях — от разработки языковых технологий до исследований в области искусственного интеллекта и когнитивных наук. Это направление подходит тем, кто хочет работать на стыке лингвистики, IT и нейронауки, создавая инновационные решения для гуманитарных задач.

Примерный перечень дисциплин:

• основы искусственного интеллекта;
• введение в обработку естественного языка (NLP);
• математические методы в лингвистике;
• алгоритмы и структуры данных для лингвистических задач;
• статистические модели в анализе текста;
• машинное обучение для гуманитарных наук;
• нейросетевые модели в лингвистике;
• психосемантика: декодирование речевого высказывания;
• когнитивные аспекты перевода;
• нейролингвистическое программирование (НЛП) в коммуникации;
• экспериментальная психолингвистика;
• теория и практика межкультурной коммуникации;
• семиотика и анализ дискурса;
• модули и алгоритмы обработки естественного языка;
• автоматическая семантическая и синтаксическая разметка;
• корпусная лингвистика и работа с текстовыми базами данных;
• системы распознавания и синтеза речи;
• извлечение информации из текста (Information Extraction);
• чат-боты и диалоговые системы;
• работа с NLP-библиотеками (NLTK, spaCy, Hugging Face);
• базы данных и SQL для хранения лингвистической информации;
• облачные технологии в обработке текста;
• веб-скрейпинг и сбор лингвистических данных;
• визуализация лингвистических данных;
• CAT-инструменты (Trados, memoQ, Smartcat);
• пост-редактирование машинного перевода (PEMT);
• локализация программного обеспечения и мультимедиа;
• управление переводческими проектами;
• этика и правовые аспекты цифрового перевода;
• цифровая гуманитаристика (Digital Humanities);
• анализ больших данных в социальных науках;
• эмоциональный и стилистический анализ текста;
• нейроинтерфейсы и языковое взаимодействие;
• квантовая лингвистика и будущее NLP.