Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Seminarium magisterskie I 1000-I2SEMmgrI
Semestr letni 2019/20
Seminarium, grupa nr 1

powiększ
plan zajęć przedmiotu
zaznaczono (na zielono) terminy
aktualnie wyświetlanej grupy
To jest strona grupy zajęciowej. Jeśli szukasz opisu przedmiotu, zobacz stronę przedmiotu
Przedmiot Seminarium magisterskie I 1000-I2SEMmgrI
Zajęcia Semestr letni 2019/20 (2019/20L) (zakończony)
Seminarium (SEM), grupa nr 1 [pozostałe grupy]
Terminy i miejsca:
każdy czwartek, 16:00 - 18:00
sala PM2
Wydział Matematyki i Informatyki jaki jest adres?
co drugi czwartek (nieparzyste), 18:00 - 20:00
sala PM2
Wydział Matematyki i Informatyki jaki jest adres?
Zajęcie prowadzone z częstotliwością "co dwa tygodnie (nieparzyste)" odbywają się w pierwszym tygodniu od rozpoczęcia cyklu dydaktycznego (np. semestru), a potem co dwa tygodnie. Zajęcie prowadzone z częstotliwością "co dwa tygodnie (parzyste)" odbywają się w drugim tygodniu od rozpoczęcia cyklu dydaktycznego (np. semestru), a potem co dwa tygodnie. Jeśli zajęcia wypadają w dniu wolnym, to nie odbywają się, natomiast nie ma to wpływu na terminy kolejnych zajęć - odbędą się one dwa tygodnie później.
Terminy najbliższych spotkań: Wszystkie zajęcia tej grupy już się odbyły - pokaż terminy wszystkich spotkań.
Liczba osób w grupie: 9
Limit miejsc: 8
Zaliczenie: Zaliczenie
Prowadzący: Bartosz Ziemkiewicz
Literatura:

* Ch. D. Manning, P. Raghavan, H. Schutze - Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2009.

* Ch. Aggarval, Ch. Zhai - Mining Text Data, Springer, 2012.

* Ch. Aggarwal - Machine Learning for Text, Springer, 2018

* S. M. Weiss, N. Indurkhya, T. Zhang - Fundamentals of Predictive Text Mining, Second Edition, Springer, 2015.

* J. Perkins - Python 3 Text Processing with NLTK Cookbook, Packt Publishing, 2014.

* M. A. Russell - Mining the Social Web. Second Edition, O'Reilly, 2014.

* B. Liu - Sentiment Analysis, Cambridge University Press, 2015

Zakres tematów:

Tematyka seminarium obejmować będzie różnorodne zagadnienia związane z eksploracją tekstu (ang. text mining) czyli wydobywaniem informacji z nieustrukturyzowanych dokumentów tekstowych, w tym stron internetowych czy danych z sieci społecznościowych.

Wymagania wstępne: Dobra znajomość przynajmniej jednego języka programowania (najlepiej Python, ale może być też Java lub C++). Znajomość PODSTAW algebry liniowej (macierze, wektory i operacje na nich), rachunku prawdopodobieństwa (prawdopodobieństwo klasyczne i warunkowe) oraz statystyki opisowej (średnia, mediana, wariancja itp.).

Przykładowe tematy prac magisterskich z poprzedniej edycji seminarium:

* Zastosowanie sieci neuronowych typu GAN do automatycznego uzupełniania luk w dokumentach tekstowych

* Automatyczne wyszukiwanie wyrazów o podobnym znaczeniu

* Zastosowanie rekurencyjnych sieci neuronowych do wykrywania nazw własnych w dokumentach tekstowych

* Automatyczne generowanie streszczeń dokumentów tekstowych

* Wykrywanie i analiza opinii w recenzjach gier komputerowych

* Przewidywanie nowych powiązań w sieciach społecznościowych

* Wykrywanie ukrytych grup w sieciach społecznościowych

Metody i kryteria oceniania:

Warunki zaliczenia seminarium w semestrze letnim:

* obecność na seminariach,

* wygłoszenie przynajmniej jednego referatu

* ustalenie tematu pracy magisterskiej

Tematy pierwszych referatów będą miały charakter praktyczny dotyczący narzędzi i bibliotek związanych z tematyką seminarium. Kolejne referaty związane będą już z proponowaną tematyką pracy magisterskiej.

Uwagi:

4inf

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.