ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Золушкин Ю.А. Natural Language Pre–Processing For Machine Learning Models

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2021 г.

    Руководитель: к.т.н. Васяева Т.А.

  2. Золушкин Ю.А. Обработка естественного языка

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2021 г.

    Руководитель: к.т.н. Васяева Т.А.

  3. А.С.Столбунская Создание интеллектуальной системы стилистической оценки текста

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: Т.Н.Кравец

  4. Щуревич Е.В. Автоматический анализ текстов на естественном языке

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: Крючкова Е.Н.

    5. Научные работы и статьи

  5. Обработка естественного языка при использовании технологии NLTK на базе языка программирования Python

    Авторы:Е.В. Кривальцевич

    Описание: С развитием голосовых интерфейсов и чат–ботов, NLP стала одной из самых важных технологий искусственного интеллекта. Но полное понимание и воспроизведение смысла языка — чрезвычайно сложная задача, так как человеческий язык имеет особенности.

  6. Как решить 90% задач NLP: пошаговое руководство по обработке естественного языка

    Авторы:Олег Бунин

    Описание:В статье рассматриваются методы машинного обучения, тем более в мире интернета, со всем разнообразием аналитических данных. Поэтому темы искусственного интеллекта и машинного обучения непременно обсуждаются на конференциях, причем с совершенно практической точки зрения, как и в этой статье.

  7. Автоматическая обработка естественного языка

    Авторы:А.В. Луканин

    Описание: В учебном пособии рассматриваются вопросы автоматизации анализа и синтеза текста и речи на естественном языке с использованием различных формальных моделей: от задач компьютерной морфологии, дешифрования, аннотирования, до распознавания и синтеза звучащей речи и автоматического перевода.

  8. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения

    Авторы:С.Короткий

    Описание:В статье рассмотрен алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения, описана библиотека классов для С++.

  9. Использование сверточных сетей для распознавания рукописных символов

    Авторы:В.Г.Прохоров

    Описание:Рассмотрены особенности классического метода распознавания символов с помощью нейронных сетей. Предложен алгоритм распознавания символов, использующий сети свертки, отмечен ряд особенностей данного подхода. Приведены экспериментальные данные, иллюстрирующие эффективность предложенного алгоритма.

  10. Нейронные сети : обучение с учителем

    Авторы:Борисов Е.С.

    Описание:В статье описаны основные методы обучения нейронных сетей «с учителем»: Метод Розенблатта, Метод Видроу–Хоффа, Метод обратного распространения.

  11. Нейронные сети: основные модели

    Авторы:Заенцев И.В

    Описание:Учебное пособие к курсу «Нейронные сети» для студентов 5 курса магистратуры. Подробно изложена теория нейронных сетей, описаны алгоритмы, модели, методы НС, а также способы их использования.

  12. Глубинный анализ текстов. Технология эффективного анализа текстовых данных

    Авторы:Дмитрий Ландэ

    Описание:Основы технологии Text Mining.

  13. Машинный перевод. Нейроперевод

    Авторы:Р.Г. Мифтахова, Е.А. Морозкина

    Описание:В статье рассмотрен принцип работы нейронных сетей в переводе, методы обучения таких сетей, а также различия этих видов перевода

  14. Архитектура системы нейронного машинного перевода

    Авторы:В. А. Нуриев

    Описание:Описывается архитектура системы нейронного машинного перевода.

    15. Техническая и справочная литература

  15. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Крупнейшая библиотека Украины, главный научно–информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира.

  16. Введение в нейронные сети

    Авторы:К.Стержио, Д.Сиганос

    Описание:В данной книге Вы найдете ответы на часто задаваемые вопросы, например, что такое нейронная сеть? зачем нужны нейронные сети? А также сравнительный анализ нейронных сетей и традиционных компьютеров и многое другое.

  17. Электронный архив Донецкого национального технического университета

    Описание: Электронный архив Донецкого национального технического университета для накопления, хранения и надежного доступа к научным исследованиям и учебно–методическим материалам профессорско–преподавательского состава, сотрудников, аспирантов и магистров ДонНТУ

    18. Нейронная сеть

  18. Нейронная сеть

    Описание: Нейронная сеть – математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.

  19. Как работает нейронная сеть: алгоритмы, обучение, функции активации и потери

    Описание: Нейронная сеть – попытка с помощью математических моделей воспроизвести работу человеческого мозга для создания машин, обладающих искусственным интеллектом.

  20. Нейронные сети для начинающих

    Описание: Нейронная сеть – это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами.

  21. Рекуррентная нейронная сеть

    Описание: Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность.

  22. Рекуррентные нейронные сети (RNN) с Keras

    Описание: Обзор встроенных возможностей Keras/Tensorflow 2.0 по быстрому построению сетей и возможности кастомизации слоев и ячеек.

  23. GRU и LTSM сети

    Описание: Обзор более мощных рекуррентных нейронов.

  24. LSTM – сети долгой краткосрочной памяти

    Описание: Сети, содержащие обратные связи и позволяющие сохранять информацию.

  25. Понимание сетей GRU

    Описание: Обзор сети GRU.

    26. Обработка естественного языка

  26. Обработка естественного языка

    Описание: Обработка текстов на естественном языке – общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики.

  27. 5 методов обработки естественного языка, которые стремительно меняют мир вокруг нас

    Описание: Направления развития и техниках, которые применяются для решения задач NLP.

  28. Обработка естественного языка

    Описание: Обработка естественного языка одна из самых известных областей науки о данных.

    29. Нейронный машинный перевод

  29. Нейронный машинный перевод

    Описание: Нейронный машинный перевод – это подход к машинному переводу, в котором используется большая искусственная нейронная сеть.

  30. Как работает нейронный машинный перевод?

    Описание: Описание процессов машинного перевода основанного на базе правил (Rule–Based), машинного перевода на базе фраз (Phrase–Based) и нейронного перевода.

  31. Нейронный машинный перевод с применением GPU.

    Описание: Простая модель типа кодер–декодер (encoder–decoder model), используемая для создания системы нейронного машинного перевода.

  32. Что такое нейронный машинный перевод?

    Описание: Нейронный машинный перевод (NMT) – это алгоритм, используемый для перевода слов с одного языка на другой.

    33. Специализированные сайты и порталы

  33. Хабр

    Описание: Самый массовый IT–портал русскоязычного интернета. Представляет собой гибрид новостного сайта и коллективного блога

  34. Stackoverflow

    Описание: Самый популярный сервис ответов на вопросы и обмена знаниями между энтузиастами и профессионалами в отрасли IT

  35. Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ»

    Описание: Образовательный проект, главными целями которого являются свободное распространение знаний во Всемирной Сети и предоставление услуг дистанционного обучения. На сайте проекта представлены в открытом и бесплатном доступе большое количество учебных курсов по тематикам компьютерных наук, информационных технологий, математике, физике, экономике, менеджменту и другим областям современных знаний

  36. CIT–форум

    Описание: Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  37. GitHub

    Описание: Веб–сервис для публикации проектов с открытым исходным кодом и совместной работой над ними. Также поддерживает закрытую разработку программного обеспечения

  38. CyberForum

    Описание: Форум для программистов, системных администраторов, администраторов баз данных. Ресурс ориентированный на помощь в решении проблем разработки ПО с использованием любых технологий для любых платформ

  39. Википедия

    Описание: Свободная онлайн энциклопедия и библиотека

  40. Система управления пакетами pip

    Описание: На данном сайте можно найти множество пакетов для языка программирования Python

  41. CyberLeninka

    Научная электронная библиотека, построенная на парадигме открытой науки (Open Science), основными задачами которой является популяризация науки и научной деятельности, общественный контроль качества научных публикаций, развитие междисциплинарных исследований, современного института научной рецензии, повышение цитируемости российской науки и построение инфраструктуры знаний.

  42. Habrahabr

    Многофункциональный веб–сайт в формате системы тематических коллективных блогов с элементами новостного сайта, созданный для публикации новостей, аналитических статей, мыслей, связанных с информационными технологиями, бизнесом и интернетом

  43. Geektimes

    На сайте размещаются публикации и переводы научно–популярного характера, также есть статьи об истории IT, о роботах, о социальных сетях, о законодательстве и финансах.

  44. Google академия

    Бесплатная поисковая система по полным текстам научных публикаций всех форматов и дисциплин.

  45. IEEE Xplore

    Электронная библиотека, предоставляющая доступ к высококачественным статьям со всего мира по электротехнике, компьютерным наукам, электронике и другим релевантным дисциплинам.

  46. ResearchGate

    Бесплатная социальная сеть и средство сотрудничества учёных всех научных дисциплин. Она предоставляет такие сетевые приложения, как семантический поиск, совместное использование файлов, обмен базой публикаций, форумы, методологические дискуссии и так далее.

  47. Infona

    Научно–коммуникационный портал.

    48. Изучение Python

  48. Питоньютор

    Описание: Интерактивный учебник языка Python, дает теорию в удобной форме, и позволяет решать задачи прямо на сайте

  49. Stepik.Программирование на Python

    Описание: Курс посвящен базовым понятиям и элементам языка программирования Python (операторы, числовые и строковые переменные, списки, условия и циклы). Курс является вводным и наиболее подойдет слушателям, не имеющим опыта написания программ ни на одном из языков программирования

  50. Python Weekly

    Описание: Это бесплатный еженедельный электронный бюллетень, в котором публикуются новости, статьи, новые выпуски, вакансии и многое другое

  51. Язык программирования Python

    Описание: Изучается язык программирования Python, его основные библиотеки и некоторые приложения на примере языка Python рассматриваются такие важные понятия как: объектно–ориентированное программирование, функциональное программирование, событийно–управляемые программы (GUI–приложения), форматы представления данных (Unicode, XML и т.п.)