Рубрика «Малый ШАД»

В лингвистике сосуществуют две традиции описания языка: одна из них, до сих пор продолжающая традицию шумеров и древних греков, описывает язык фрагментарно — отдельно фонетику и фонологию, отдельно морфологию, отдельно синтаксис и т. д. Другая, идущая с четвертого — пятого веков до н. э. от индийского монаха Панини, описывает язык как интегральное целое — описание фонетики, морфологии, синтаксиса, семантики строится в виде взаимно ориентированных правил, с помощью которых из элементарных языковых единиц строятся тексты.

Именно последний способ описания языка используется в сложнейших инженерно-лингвистических моделях, позволяющих автоматически переводить тексты одного языка на другой. О них и об их развитии и пойдёт речь на лекции.

Лектор Александр Николаевич Барулин — сотрудник Института языкознания РАН. Закончил отделение структурной и прикладной лингвистики филологического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. Учился в аспирантуре Института востоковедения АН СССР, защитил диссертацию на тему «Теоретические проблемы описания турецкой именной словоформы» (1984). Проработал в Институте востоковедения 12 лет. В 1991 году совместно с В. К. Финном и Д. Г. Лахути организовал факультет информатики РГГУ и возглавил созданное на этом факультете отделение теоретической и прикладной лингвистики. В 1992 по проекту Барулина был организован факультет теоретической и прикладной лингвистики — он стал деканом этого факультета, а также заведующим кафедрой теоретической и прикладной лингвистики.

Под катом — подробная расшифровка лекции.
Читать полностью »

Наш первый пост в этом году мы решили посвятить очень базовой теме, лекция на которую была прочитана в Малом ШАДе. Занимаются в нём старшеклассники, которым интересны технологии, отсюда специфичность изложения — лекция будет особенно интересна тем, кто только начинает программировать и задумывается о том, в каком направлении развиваться. Для них же у Яндекса есть курс «Введение в программирование (С++)», который можно пройти на платформе Stepic.org.

Лектор Михаил Густокашин — куратор академических программ Яндекса, директор центра студенческих олимпиад факультета компьютерных наук ВШЭ. Михаил подготовил десятки победителей и призёров Всероссийских олимпиад по программированию.

В рамках лекции рассказывается о том, какие бывают языки программирования, чем они отличаются, как они появились и какие из них лучше, а какие — хуже. В начале речь немного пойдет об истории языков — как они появились, как люди начали программировать, как все развивалось, что сейчас происходит. Во второй части будет затронуто то, для каких задач какой язык подходит, как «выбрать себе любимый язык и получать удовольствие от жизни». Лектор также немного расскажет о том, как, по его мнению, всему этому научиться и потом устроиться на работу.

Как всегда, под катом — подробная расшифровка лекции, чтобы вы могли сориентироваться в ее содержании.
Читать полностью »

Многие алгоритмы являются детерминированными – то есть последовательность их действий зависит лишь от входных данных и программы. Но что будет, если разрешить алгоритму по ходу работы использовать случайные числа?

Оказывается, тогда становятся возможны интересные результаты, которых нельзя достигнуть с помощью обычных алгоритмов. Например, можно построить хеш-функцию, для которой противник не сможет легко подобрать коллизии. Или обработать большое множество чисел и сжать его во много раз, сохранив возможность проверять принадлежность чисел исходному множеству. Можно приближенно подсчитать количество различных элементов в потоке данных, располагая лишь небольшим объёмом дополнительной памяти. В этой лекции Максим Бабенко рассказывает школьникам, как именно это происходит.

Читать полностью »

По разным оценкам сейчас в мире существует от трех до семи тысяч языков. Между языками могут быть очень значительные различия в графематике, фонетике, грамматике, лексике. Но если посмотреть шире, станет ясно, что все языки очень похожи и подвержены описанию при помощи универсальных категорий.

В этой лекции Елена Грунтова раскрывает студентам Малого ШАДа понятие грамматической категории и подробно рассказывает падежах, их природе, типах, а также способах выражения.

Лекция рассчитана на старшеклассников, но выходит за рамки школьной программы, поэтому может быть интересна и взрослым.
Читать полностью »

Все чаще и чаще мы сталкиваемся с необходимостью выявлять внутренние закономерности больших объёмов данных. Например, для распознавания спама необходимо уметь находить закономерности в содержании электронных писем, а для прогнозирования стоимости акций — закономерности в финансовых данных. К сожалению, выявить их «вручную» часто невозможно, и тогда на помощь приходят методы машинного обучения. Они позволяют строить алгоритмы, которые помогают находить новые, ещё не описанные закономерности. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение, где его стоит применять и какие сложности могут при этом возникнуть. Принципы работы нескольких популярных методов машинного обучения будут рассмотрены на реальных примерах.

Лекция предназначена для старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые с ее помощью смогут составить представление об основах машинного обучения.

image

Основная идея машинного обучения заключается в том, что имея обучающуюся программу и примеры данных с закономерностями, мы можем построить некоторую модель закономерности и находить закономерности в новых данных.
Читать полностью »

В этой лекции на примере Яндекса будут рассмотрены базовые компоненты, необходимые для организации интернет-поисковика. Мы поговорим о том, как эти компоненты взаимодействуют и какими особенностями обладают. Вы узнаете также, что такое ранжирование документов и как измеряется качество поиска.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые могут узнать из нее много нового об устройстве поисковых машин.

Первый компонент нашей поисковой машины – это Паук. Он ходит по интернету и пытается выкачать как можно больше информации. Робот обрабатывает документы таким образом, чтобы по ним было проще искать. По простым html-файлам искать не очень удобно. Они очень большие, там много лишнего. Робот отсекает все лишнее и делает так, чтобы по документам было удобно искать. Ну и непосредственно поиск, который получает запросы и выдает ответы.
Читать полностью »

Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. Из этой лекции вы узнаете, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.

Возможность видеть и распознавать объекты – естественная и привычная возможность для человека. Однако для компьютера пока что – это чрезвычайно сложная задача. Сейчас предпринимаются попытки научить компьютер хотя бы толике того, что человек использует каждый день, даже не замечая того.

Наверное, чаще всего обычный человек встречается с компьютерным зрением на кассе в супермаркете. Конечно, речь идет о считывании штрихкодов. Они были разработаны специально именно таким образом, чтобы максимально упростить компьютеру процесс считывания. Но есть и более сложные задачи: считывание номеров автомобилей, анализ медицинских снимков, дефектоскопия на производстве, распознавание лиц и т.д. Активно развивается применение компьютерного зрения для создания систем дополненной реальности.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js