Магистратура "Обработка естественного языка" в Университета МИСИС, Москва

В современном мире объемы информации увеличиваются с каждым годом, поэтому многие компании занимаются созданием инструментов для фильтрации, генерации и распознавания информационных потоков. Развитие технологий обработки естественного языка (NLP) помогает бизнесу решать задачи по анализу и компьютерной обработке текста и речи путем применения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Обучаясь на программе магистратуры, студенты освоят основные разделы традиционной лингвистики, прикладные алгоритмы анализа данных, получат необходимые навыки программирования, а также научатся создавать системы распознавания речи и цифровых помощников (Алиса, Маруся, Сири), смогут обрабатывать большой поток запросов и документов, выявлять спам, определять эмоциональную окраску текста.

Программа подойдёт выпускникам бакалавриата компьютерных и аналитических специальностей, а также разработчикам с опытом, знающим математику, базовые подходы ML (Machine learning) и DL (Deep learning), разбирающимся в программировании, но желающим получить углубленную специализацию в NLP направлении.

На реальных проектах от ведущих IT-компаний индустрии, таких как Яндекс, Сбер, VK, студенты научатся применять новые технологии и методики в теории машинного обучения, семантическом анализе, работе нейронных сетей, визуализации, работе с базами данных и SQL. Они также будут обучены навыкам, связанным с языком: получат представление о морфологическом и синтаксическом анализе. Студенты овладеют алгоритмами и техниками, специфическими для задач обработки естественного языка, научатся разбираться в таких вещах, как тематическое моделирование, информационный поиск, дистрибутивная семантика. Программа формирует не только профессиональные знания в естественных языках, математике, статистике и программировании, но и soft skills для успешной работы в команде.

Ключевые дисциплины:

• Алгоритмы машинного обучения
• Современные методы глубокого обучения для обработки естественного языка
• Морфологический анализ
• Семантический анализ
• Диалоговые системы.