Школа179

Просмотр кода страницы Проекты не по математике страница

=={{anchor href="bio"}}Биоинформатика. Раменский Василий Евгеньевич, Салимгареев Руслан Салаватович== 
Ждём анонса во вторник.
=={{anchor href="cell"}}Клеточные автоматы. Даня Макаров==
**Сложный непонятный проект! Я сам не знаю, что получится!**
Возможно, вы слышали про игру жизнь Конвея. 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, ((https://www.youtube.com/watch?v=C2vgICfQawE вот видео с примерами)). Есть и другие клеточные автоматы. Есть несколько вариантов активности:
  * Поразбираться с игрой жизнь и другими клеточными автоматами, например, ((https://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann_cellular_automaton фон Неймана)) (он сделан для того, чтобы в нём были копирующие себя структуры) и его усовершенствованиями. Попробовать придумать свой клеточный автоматами
  * Важное отличие игры жизнь от настоящей жизни состоит в том, что, если чуть-чуть повредить вас, вы этого не заметите, а конструкция в игре жизнь рассыплется. Я предлагаю посмотреть, что будет, если добавить в клеточные автоматы чуть-чуть шума --- иногда случайно переключать клетки. Сначала нужно разобраться с клеточными автоматами, как в предыдущем пункте. Возможно, получится что-то интересное, но не обещаю.
  * Ещё один вариант --- поразбираться с ((https://sites.google.com/view/flowlenia/ клеточным автоматом Flow Lenia)). В нём время пространство непрерывны и, если верить авторам, легко получать безумно интересные конструкции, которые реплицируются, обходят препятствия, устойчивы к помехам, етц

https://t.me/danyam127

=={{anchor href="ling1"}}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

=={{anchor href="ling2"}}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

=={{anchor href="ling3"}}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