Школа179: Проекты не по математике

https://ejudge.179.ru/wiki     Редакция: 8 (12.02.2024 10:42)
Это старая версия ZSh2024/Proektyponematematike за 12.02.2024 10:42 под редакцией danyam127.

Проекты не по математике

Биоинформатика. Раменский Василий Евгеньевич, Салимгареев Руслан Салаватович

Клеточные автоматы. Даня Макаров

Возможно, вы слышали про игру жизнь Rонвея. Часть клеток бесконечной клетчатой доски живая, часть — мёртвая, затем клетки оживают и умирают в зависимости от количества живых соседей. Несмотря на простые правила, может возникать очень сложное и интересное поведение, вот видео с примерами. Есть и другие клеточные автоматы. Есть несколько вариантов активности:

https://t.me/danyam127

Языки России и лингвистические задачи. Митя Крылов и Даша Аракелова

В России более 150 языков, которые являются родными для их носителей. К каким языковым семьям они относятся и какие у них есть особенности? Чем отличаются друг от друга диалекты русского языка и из каких диалектов складывался русский литературный язык? Мы обсудим эти вопросы, а в процессе решения лингвистических задач на материале разных языков России сможем сами понаблюдать за явлениями, которые в них встречаются. В конце курса, возможно, у нас получится придумать свою лингвистическую задачу.

Курс + проект, нужно 3 пары и проектор. Каждая тема будет состоять из лекционной части и совместного решения задачи. Опционально – найти интересный языковой материал и составить задачу самим

https://t/me/ars_leb, https://t.me/noumaa

Спеллчекинг и редакционное расстояние. Даша Аракелова

Как работают программы, которые автоматически исправляют ошибки и опечатки в текстах? Мы поговорим об метриках, которые позволяют измерить редакционное расстояние, то есть схожесть между двумя строками, и их использовании в спеллчекинге. В практической части проекта мы выберем и напишем программу, которая использует такие алгоритмы: например, очень простой спеллчекер или игру, которая основана на угадывании слов (быки и коровы, виселица).
Для проекта потребуется знание Python базового уровня (если вы ориентируетесь в типах данных и умеете писать циклы и функции, этого вполне достаточно).

Лекционная часть – про то, как были устроены системы исправления ошибок в текстах раньше и как они работают сейчас; про редакционное расстояние, зачем оно нужно и как считается. Потом решим, какую программу мы делаем (или несколько – в зависимости от количества участников), обсудим алгоритм и будем писать код.

https://t.me/noumaa

Сбор и исследование корпуса текстов. Даша Аракелова

Лингвистический корпус – это массив текстов, которые специальным образом отобраны и размечены. Корпуса широко используются для решения исследовательских и прикладных задач. В этом проекте я предлагаю собрать небольшой корпус по теме, которую мы выберем (это могут быть, например, статьи, стихи, посты из паблика или сообщения из чата), а потом провести его количественный анализ и разобраться в том, что компьютерные методы могут рассказать нам о текстах.

Для проекта потребуется знание Python базового уровня (если вы ориентируетесь в типах данных и умеете писать циклы и функции, этого вполне достаточно).

Решим, какой источник текстов берем (если наберется группа, было бы лучше создать несколько мини-корпусов по интересам участников). Найдем способ выкачать тексты, программно обработаем их, а дальше я расскажу про разные количественные методы – например, выделение ключевых слов, н-граммы – и мы их применим (что-то запрограммируем сами, для чего-то используем уже готовые инструменты). В итоге обсудим, что мы таким образом узнали о текстах.

https://t.me/noumaa