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 «Обработка естественного языка», 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. Выпускники станут высоко востребованными NLP-специалистами и смогут работать как в крупных IT-компаниях, так и в небольших стартапах, связанных с анализом данных
Программа «Обработка естественного языка» 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. Для поступления необходимы базовые знания Python и математики. Экзамены будут проходить на основе общей специализации «Информатика и вычислительная техника». Для зачисления нужно набрать не менее 40 баллов по вступительным испытаниям.
Актуальность направления
Специалисты по обработке естественного языка востребованы в различных сферах бизнеса. Многим средним и крупным компаниями вне зависимости от отрасли приходится оптимизировать работу с документами, сегментировать клиентскую базу, улучшать поиск по сайту. Контактным центрам требуется оперировать большим потоком входящих запросов — разбивать их на категории, определять темы, автоматически подбирать варианты ответов. Интернет-магазинам необходимо улучшать поиск по каталогам, внедрять диалоговые и рекомендательные системы. В сфере маркетинга и PR требуется измерять медиаактивность компании, отслеживать восприятие бренда аудиторией, анализировать отзывы в соцсетях.
Практико-ориентированный подход
На реальных проектах от ведущих IT-компаний индустрии, таких как Яндекс, Сбер, VK, студенты программы «Обработка естественного языка» 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 программы «Обработка естественного языка» 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.
Индивидуальная научная траектория
Для каждого магистранта с первых дней обучения формируется индивидуальная научно-образовательная траектория в соответствии с его интересами, исследовательской проблематикой и текущими проектами. Это позволяет студентам максимально сфокусироваться на научной работе и получить необходимые знания по конкретным дисциплинам. Во время обучения можно углубиться в исследования и заниматься научной деятельностью с защитой диссертации и развиваться в корпоративной сфере.
Профессиональное сообщество
Студенты программы «Обработка естественного языка» с первых дней погружаются в творческое комьюнити и работают с практиками индустрии, которые делятся опытом, собственными методиками и полезными инсайтами. Программа предоставляет возможность выстроить и расширить профессиональную сеть знакомств в сфере NLP.
Дисциплины программы
5
ключевых дисциплин в области технологий обработки естественного языка
Алгоритмы машинного обучения
Современные методы глубокого обучения для обработки естественного языка
Морфологический анализ
Семантический анализ
Диалоговые системы
Практические навыки
Знания математики, теории вероятностей, статистики, сфер применимости, понимание плюсов и минусов различных семейств алгоритмов машинного обучения;
Умение работать с базами данных и знать SQL;
Знание структур данных;
Умение обращаться с набором технологий Data Science и программировать на Python;
Опыт построения глубоких нейронных сетей с использованием фреймворков;
Знание базовых библиотек для аналитики данных;
Владение алгоритмами и техниками, специфическими для задач обработки естественного языка, глубокое понимание тематического моделирования, информационного поиска, дистрибутивной семантики.
Студенты проходят стажировки и практики, создавая проекты для бизнес-партнеров программы. Выпускники смогут работать в качестве NLP-специалистов в IT-компаниях, стартапах, e-commerce, маркетинговых агентствах и на производственных предпри
Осваиваемые профессии
Компьютерный лингвист
NLP-разработчик
Разработчик диалоговых систем
NLP-researcher
Data Scientist (NLP)
NLP-инженер
ML Engineer (NLP)
NLP-analyst
Ответы на вопросы
Подать документы* на поступление можно несколькими способами:
Прийти в Университет МИСИС. Контакты приемной комиссии по ссылке.
Пошаговый алгоритм поступления можно посмотреть здесь.
*Приём документов начинается с 20 июня.
Актуальные программы вступительных испытаний по ссылке. Также вы можете поступить без экзаменов по конкурсу проектных работ имени академика А. А. Бочвара.
Посмотреть полный список достижений, за которые начисляют дополнительные баллы, можно здесь.
Получить социальный налоговый вычет может Заказчик по договору. Ознакомиться с подробной информацией можно на странице в разделе «Информация о предоставлении налогового вычета».
На проживание в общежитии могут рассчитывать все иногородние студенты*, в том числе, поступившие на платные места.
*Приём документов начинается с 20 июня.