Искусственный интеллект
в лингвистике
(социальная сфера, история, культура)
Модуль разработан для внедрения
в образовательные программы вузов
Рекомендуется
студентам со 2 курса
152 ак. часа
Онлайн (очный с применением дистанционных технологий)
Узнать о внедрении модуля в ваш вуз
О модуле
Модуль ориентирован на подготовку специалистов в области лингвистики, прикладной филологии и языковых технологий, обладающих практическими навыками интеграции технологий искусственного интеллекта в профессиональную деятельность. В нём рассматриваются современные ИИ-решения и инструменты для задач автоматической обработки естественного языка, машинного перевода, анализа тональности и семантики текста, извлечения информации, автоматического реферирования, а также создания и исследования языковых корпусов.
Модуль разработан в рамках проекта ТОП-ИИ Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и предлагается вузам для внедрения в образовательные программы высшего образования.
Включение модуля в образовательный процесс позволяет усилить прикладную и отраслевую направленность подготовки, обеспечить связь лингвистических компетенций обучающихся с актуальными запросами индустрии и сформировать у студентов базовые навыки работы с языковыми данными, инструментами NLP и прикладными ИИ-решениями, востребованными в сфере языковых технологий, локализации, речевой аналитики и интеллектуальной обработки текста.
Для кого подготовлен
Модуль предполагается к прохождению студентами 2-ого курса бакалавриата и старше. Реализуется как компонент основной профессиональной образовательной программы (ОПОП) по следующим направлениям:
- 42.03.01 - Реклама и связи с общественностью
- 42.03.02 - Журналистика
- 42.03.03 - Издательское дело
- 45.03.01 - Филология
- 45.03.02 - Лингвистика
- 45.03.03 - Фундаментальная и прикладная лингвистика
- 45.03.04 - Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере
- 42.04.01 - Реклама и связи с общественностью
- 42.04.02 - Журналистика
- 42.04.03 - Издательское дело
- 45.04.01 - Филология
- 45.04.02 - Лингвистика
- 45.04.03 - Фундаментальная и прикладная лингвистика
- 45.04.04 - Интеллектуальные системы в гуманитарной среде
Формат обучения
| Продолжительность общая |
1 семестр, 4 зачетные единицы 152 ак.ч.: 70 ак.ч. онлайн-курс, 28 ак.ч. семинары, 54 ак.ч. самостоятельная работа |
| Условия реализации |
Сетевой договор о реализации дисциплины Модуль должен быть включен в учебный план как обязательная дисциплина |
| Формат обучения | Онлайн (очный с применением дистанционных технологий) |
| Язык обучения | Русский |
Программа обучения
Отраслевой модуль раскрывает возможности применения искусственного интеллекта для решения ключевых задач в области лингвистики и языковых технологий: автоматической обработки и анализа текста, машинного перевода и локализации, извлечения информации, анализа тональности и семантики, работы с языковыми корпусами, а также создания интеллектуальных речевых и диалоговых систем.
ИИ в лингвистике (19 ак.ч.)
Простая обработка текстов (19 ак.ч.)
Грамматика и выделение именованных сущностей (19 ак.ч.)
Анализ тональности (19 ак.ч.)
Тематическое моделирование (21 ак.ч.)
ИИ, этика и лингвистика (21 ак.ч.)
ИИ-агенты (совместно с компанией Яндекс)
Итоговый проект
Технологический стек модуля
Инструмент для автоматизации процессов, сбора и обработки данных
Alice AI — новое семейство моделей Яндекса. В нём собраны самые мощные модели Яндекса — Alice AI LLM (текстовая), Alice AI VLM (визуально-текстовая) и Alice AI ART (картиночная).
Диалоговая ИИ-модель от Сбера, которая отвечает на вопросы, сочиняет тексты, пишет код и рисует картинки.
Мощная линейка мультимодальных нейросетей и ИИ-ассистентов, разработанная китайским технологическим гигантом Alibaba
Передовая нейросеть и семейство больших языковых моделей (LLM), разработанные китайской исследовательской компанией DeepSeek-AI.
Разработан в партнерстве
Совместно с партнером разработана тема «ИИ-агенты» модуля
Разработчики, преподаватели, эксперты
Касьяненко Дарья Алексеевна
Департамент больших данных и информационного поиска: Заместитель руководителя департамента
Результаты обучения
Анализировать возможности применения ИИ в лингвистике
Слушатель сможет соотносить лингвистические задачи (морфологический и синтаксический разбор, семантический анализ, дискурсивный анализ, машинный перевод, терминологическая разметка) с подходящими ИИ‑подходами и инструментами и определять, в каких кейсах использование ИИ дает наибольший практический эффект для научных и прикладных проектов.
Работать с текстовыми корпусами и лингвистическими данными для задач ИИ
Слушатель сможет подбирать и формировать корпуса, очищать и аннотировать тексты, применять базовые методы препроцессинга (токенизация, лемматизация, разметка частей речи и синтаксических зависимостей) и подготавливать лингвистические данные к использованию в моделях машинного обучения и языковых моделях.
Применять модели ИИ к решению лингвистических задач
Слушатель сможет использовать современные модели (включая языковые модели и нейросетевые архитектуры) для решения задач классификации текстов, извлечения информации, машинного перевода, суммаризации, генерации текста и языкового моделирования, интерпретируя полученные результаты с точки зрения лингвистики.
Оценивать качество и ограничения ИИ‑подходов в лингвистике
Слушатель сможет подбирать метрики для оценки качества решений (точность, полнота, F‑мера, BLEU, METEOR и другие), анализировать типичные ошибки моделей на лингвистическом материале, выявлять влияние языковых и жанровых особенностей на результат и формулировать ограничения применимости конкретных моделей.
Учитывать междисциплинарные, этические и практические аспекты применения ИИ в лингвистике
Слушатель сможет учитывать взаимодействие ИИ и лингвистики с другими областями (образование, медиа, перевод, культурное наследие), выявлять этические и социальные риски (предвзятость данных, искажение языковых норм, влияние на профессию переводчика и лингвиста) и формулировать рекомендации по ответственному и научно обоснованному использованию ИИ в лингвистических проектах.
Преимущества и условия внедрения модуля
01
Повышение практикоориентированности подготовки за счет включения в образовательную программу актуальных сценариев применения ИИ в лингвистике
02
Усиление связи образования с запросами индустрии благодаря изучению востребованных инструментов и задач, связанных с безопасностью, качеством, эффективностью и управлением на основе данных
03
Расширение прикладных компетенций обучающихся через освоение современных подходов к работе с данными, автоматизации, аналитике и созданию прототипов ИИ решений
04
Модуль предлагается вузам, реализующим программы высшего образования соответствующего отраслевого профиля
Уже реализуют модуль
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Череповецкий государственный университет»
Программа: «Лингвистика: Перевод и переводоведение» (бакалавриат). Период проведения: 1 курс 2 семестр
Что нужно знать студенту на старте
Пререквизиты. Учебные курсы, которые студент должен освоить перед началом обучения по модулю:
- Введение в языкознание
- Введение в прикладную лингвистику
- Компьютерная лингвистика (базовый курс)
- Корпусная лингвистика
- Цифровые технологии в гуманитарных исследованиях (опционально)
- Основы программирования для лингвистов (опционально)
Материалы
Описание модуля, специальности и направления подготовки
Программа учебного модуля
Компетентностно-ролевая модуль
Условия внедрения модуля