Moduļa mērķis ir datorzinātņu bakalaura studiju programmas (BSP) ietvaros sagatavot augsta līmeņa speciālistus valodu tehnoloģijās (VT), kas spēj radīt risinājumus VT problēmām un lietojumiem un ir labi sagatavoti nozares mainīgai attīstībai.

Mērķa sasniegšanai izvirzīti divi galvenie uzdevumi, ko studējošie sasniedz, apgūstot modulī iekļautos kursus:

1. Sniegt zināšanas un izpratni par dabiskās valodas apstrādes problēmām un to risināšanas metodēm, lai studējošie spētu patstāvīgi izmantot atvērtā pirmkoda VT, veikt ar VT saistītus pētījumus, kā arī izstrādāt jaunus, praktiskus VT risinājumus (DatZ1373).

2. Sniegt zināšanas par dziļās mašīnmācīšanās risinājumu uzbūvi un lietojumu, attīstīt praktiskas iemaņas dziļās mašīnmācīšanās satvaru lietošanā, lai studējošie spētu patstāvīgi izstrādāt risinājumus tipiskiem mašīnmācīšanās uzdevumiem – teksta un attēlu klasifikācijai, teksta un attēlu apstrādei (DatZ3299).

­

PAVASARA SEMESTRĪ 2024

Valodu tehnoloģiju pamati (DatZ1373)

Pasniedzēji: profesore Inguna Skadiņa un asoc. profesors Normunds Grūzītis

Kursa mērķis ir iepazīstināt ar valodu tehnoloģijām un to lietojumu praksē, sniegt pamatzināšanas par dabiskās valodas apstrādes problēmām un to risināšanas metodēm. Kursā tiks apskatīti nozīmīgākie jauninājumi un attīstības tendences valodu tehnoloģiju jomā.

Galvenā uzmanība tiks veltīta datos balstītām metodēm un tām nepieciešamajiem valodas resursiem. Detalizētāk tiks analizēti ar angļu un latviešu valodas apstrādi saistītie jautājumi, tai skaitā apskatot dažādas atvērtā pirmkoda bibliotēkas, valodas modeļus un rīkkopas šo jautājumu praktiskai risināšanai. Kursa ietvaros tiks aplūkota valodas apstrāde un modelēšana dažādos teksta analīzes līmeņos, izmantojot dažādas pieejas - gan likumos, gan valodas datos balstītas.

Kursa uzdevumi ir: 1. Iepazīstināt studējošos ar galvenajām problēmām un pamatmetodēm dabiskās valodas apstrādē. 2. Paplašināt studējošo zināšanas un izpratni par valodu tehnoloģiju nozīmi datorzinātnē un mūsdienu sabiedrībā kopumā. 3. Sniegt teorētiskas un praktiskas zināšanas, kas nepieciešamas gan esošu valodas tehnoloģiju risinājumu izmantošanā un integrēšanā, gan jaunu risinājumu radīšanā un novērtēšanā.

Dziļās mašīnmācīšanās pamati (DatZ3299)

Pasniedzējs: asoc. profesors Pēteris Paikens

Kursa mērķis ir dot ieskatu dziļās mašīnmācīšanās risinājumu uzbūvē un to lietojumos, kā arī apgūt praktiskās iemaņas dziļās mašīnmācīšanās satvaru lietošanā, izstrādājot risinājumus bieži sastopamiem mašīnmācīšanās uzdevumu veidiem – klasifikācijas uzdevumiem, attēlu un teksta apstrādei.

Kursa apguvei nav nepieciešamas mašīnmācīšanās priekšzināšanas, bet ir nepieciešamas Python programmēšanas valodas prasmes, kurā tiks realizēti praktiskie darbi, lietojot PyTorch satvaru.

­

Lai pārliecinātos, ka moduļa studiju kursos tiks sasniegti digitālās kompetences rezultāti, moduļa un kursu izstrādes procesā tika veikta kartēšana un pārbaudīta to atbilstība DigComp 2.2. ietvarstruktūrai vairākās VTI jomu attiecināmās kompetenču jomās.