LU konference
LU EKSAKTO ZINĀTŅU UN TEHNOLOĢIJU FAKULTĀTĒ
Datorzinātņu programmā:
Python programmēšanas valoda (DatZB084) - Bakalaura
Pasniedzējs: asoc. prof. Dr.sc.comp. U. Bojārs
Norisinās: otrdienās no plkst. 12.30 līdz 14.10.
Studiju kurss tiek docēts latviešu un angļu valodā.
ECTS: 3 kredītpunkti
Kursa mērķis ir sniegt studentiem pamatzināšanas par Python programmēšanas valodu.
Kursa uzdevumi:
- apgūt pamatzināšanas un programmēšanas iemaņas programmēšanas valodā Python;
- pilnveidot kursa dalībnieku programmēšanas prasmes;
- iepazīties ar pieejamajām Python programmu pakotnēm un to lietošanu;
- apgūt galvenos principus problēmu risināšanai, izmantojot programmēšanu.
Valodu tehnoloģiju lietojumi (DatZM037) - Maģistra
Pasniedzējs: Dr. sc. Comp. Normunds Grūzītis
Norisinās: Ceturtdienās no plkst. 16.30 līdz 18.00.
Kursa mērķis ir apgūt jaunākās valodu tehnoloģijas teksta un runas, arī multimodālu datu apstrādei un prast šīs tehnoloģijas izmantot praktisku lietojumu izstrādē. Kursā tiks apskatīti dažāda veida transformeru modeļi dažāda veida uzdevumu risināšanai.
Galvenā uzmanība tiks veltīta multilingvāliem modeļiem, to izmantošanas, novērtēšanas un pielāgošanas iespējām. Praktisko iemaņu apgūšanai tiks izmantoti atvērtā pirmkoda valodas modeļi un programmēšanas ietvari. Tiks apskatītas arī galvenās metodes un risinājumi ģeneratīvo valodas modeļu un zināšanu bāzu/grafu kombinētai izmantošanai.
LU HUMANITĀRO ZINĀTŅU FAKULTĀTĒ
Latviešu valodas, literatūras un kultūras studijas MSP:
Morfēmika, morfonoloģija un latviešu valodas morfēmu datubāze (ValoM119)
Pasniedzējas: Dr.philol. Andra Kalnača un Ph.D. Kristīne Levāne-Petrova
Kursa pasniegšanas valoda: latviešu
Studiju kursa mērķis ir vispārīgā un vienlaikus praktiskā aspektā sniegt zināšanas par valodas morfēmisko struktūru un morfonoloģiskām parādībām, to savstarpējo saikni un lomu latviešu valodas morfēmu datubāzes izveidē.
Studiju kursa uzdevumi:
1) balstoties uz latviešu u.c. valodu faktiem un to sastatījumu, iegūt izpratni par morfēmām, to tipiem un saistīšanās likumībām;
2) apgūt un analizēt morfēmu variēšanās cēloņus, kā arī morfoloģijas un fonoloģijas mijiedarbes galvenos principus;
3) attīstīt lingvistisko kompetenci morfēmu datubāzes veidošanā un izmantošanā pētījumiem, izmantojot teorētiskas zināšanas par mūsdienu latviešu valodas morfēmiku, morfonoloģiju un vārddarināšanas sistēmas likumībām.
Runas datu apstrāde un analīze (ValoM046)
Pasniedzējas: Dr.philol. Ilze Auziņa un Mg.philol. Guna Rābante-Buša
Kursa pasniegšanas valoda: latviešu un angļu
Kursa mērķis ir sniegt teorētiskiem pētījumiem un praktiskajai darbībai nepieciešamās zināšanas un prasmes runas datu apstrādē un analīzē, iepazīstināt ar runas analīzes pamatjēdzieniem un metodēm, kā arī runas korpusa izstrādes posmiem.
Kursa uzdevumi ir
1) sniegt zināšanas par valodas skaņu akustiskajām un auditīvajām īpašībām, runas datu apstrādes, analīzes un vizualizācijas metodēm,
2) iepazīstināt studentus ar datorprogrammām un rīkiem, kas piemēroti akustiskai analīzei un daudzpakāpju runas datu anotēšanai, un veicināt to izmantošanu runas datu izpētē un analīzē, kā arī runas korpusu izveidē.
Studiju kurss nostiprina zināšanas par skaniskas saziņas procesa dažādajiem posmiem, ļauj izprast runas tehnoloģiju darbības pamatprincipus.
Āziju studijas BSP:
Ievads lietišķajā valodniecībā un valodu tehnoloģijās (ValoB077 - Bakalaura)
Pasniedzējas: asoc. profesore, Dr. Philol. Jana Kuzmina, asoc. profesore, Dr. Philol. Zigrīda Vinčela, profesore, Dr. Philol. Gunta Roziņa
Kursa pasniegšanas valoda: latviešu un angļu
Kursa mērķis: nodrošināt studentiem iespēju veidot un attīstīt izpratni par lietišķo valodniecību un valodu tehnoloģijām, veicināt studējošo izpratni par šo jomu attiecināmām disciplīnām un tajās lietojamajiem jēdzieniem, apgūt teorētiskās zināšanas saistībā ar to pielietojumu praksē.
Kurss akcentē teksta uztveršanas prasmju un tā satura apstrādes iemaņu attīstīšanu, lietpratīgi izmantojot valodu tehnoloģiju digitālos rīkus teksta un runas automātiskai analīzei. Pie tam kurss ir orientēts uz tādu zināšanu sistēmisku apguvi, kas nepieciešamas, lai studējošie spētu izprast valodas lietojumu atbilstīgos kontekstos.
Kursa uzdevumi: 1. veicināt lietišķās valodniecības un valodu tehnoloģiju sinerģiju, veidojot studējošo izpratni par teorētisko, praktisko un pētniecisko iemaņu integrētu apguvi, 2. akcentēt iegūto zināšanu un attīstīto iemaņu lietojumu profesionālos kontekstos, tādā veidā veicinot studējošo patstāvīgas un kritiskas domāšanas attīstību kā arī analītisku un pētniecisku prasmju veidošanu.
Anglistikas, Eiropas valodu un biznesa studiju BSP:
Eiropas Savienības institucionālais un projektu vadības diskurss (ValoB064)
Pasniedzēji: asoc. profesore, Dr. philol. Jana Kuzmina un lektore, Mg.philol. Margarita Spirida
Norisinās: Ceturtdienās plkst. 10.30 - 14.00.
Kursa pasniegšanas valoda: angļu
Studiju kursa mērķis ir nodrošināt studentiem iespēju izprast ES institucionālo diskursu, projektu vadības diskursu, kā arī iegūt zināšanas par dokumentu datubāzēm, teksta organizācijas un analīzes digitāliem rīkiem. Studiju kurss sagatavo studentus mainīgajai darba tirgus situācijai un palīdz attistīt digitālās kompetences, sasaistīt mācības ar praksi un būt proaktīviem savā mācību pieredzē ES institucionālā un projektu vadības diskursa kontekstā.
Kursa uzdevumi ir
1.veidot studentu kritisku, interdisciplināru izpratni par ES kā daudznacionālu un daudzvalodīgu valstu savienību, sniedzot ieskatu ES un tās institūciju attīstībā;
2.atklāt akadēmisko un profesionālo diskusiju dinamisko mijiedarbību, kā akadēmiskās diskusijas par valodu politiku, un multilingvismu sasaucas ar praktiskajiem terminoloģijas jautājumiem, kas rodas informācijas pārneses procesā ES kontekstā;
3. veidot studentu izpratni par diskursa un žanra teorijām, kas ir digitālo teksta analīzes rīkkopu lietošanas pamatā.
4. veidot digitālo caurviju kompetenci: digitālo rīku lietošanas instrumentālās prasmes datu atlasei no datubāzēm, datu vizualizācijai, teksta organizācijai un analīzei institucionālajā un profesionālajā kontekstā.
RĪGAS TEHNISKAJĀ UNIVERSITĀTĒ
Šajā semestrī pieejami 6 studiju kursi angļu valodā, kas pilnā apjomā apgūstami jebkuram studētgribētājam pēc reģistrācijas portālā mooc.rtu.lv!
Digital Edutainment Elements in Translation
The study course explores the possibilities offered by edutainment methods for various language technology-enabled applications in such fields as translation, localization, and creation of multi-lingual content, including educational game design and localization. The study course is envisioned for undergraduate students of study programs in humanities, interdisciplinary STEM+, and information technology.
Students will engage in a series of case studies, hands-on tasks, and lectures to explore the current offer of edutainment IT solutions, learn to select, use, and customize them for particular learning and industry needs, and solve the problems of limited definition advancing their digital competence and skills to Level 5–6 according to DIGICOMP 2.2 (digital game-based language learning, translation process coding, use and customization of immersive learning platforms, translation gaming).
Digital Semantics and Pragmatics
The study course is primarily aimed at developing high proficiency level competences and skills of the students mastering study programmes in different fields of humanities, social sciences, communication and human behavior sciences, interdisciplinary STEM+, and information technology. The study course is intended to provide a comprehensive overview of the fundamental issues associated with the retrieval, collection, organization, and processing of semantic and pragmatic data. The students will get acquainted with the state-of-the-art in the area of natural language processing (NLP) and natural language generation (NLG). Upon completion of the study course, you will be able to:
- actively participate in the work of various NLP technology development teams,
- conduct research in the field of digital semantics and pragmatics and solve a range of knowledge management tasks,
- co-create and/or create solutions to complex problems with limited definition that are related to modifying, refining, improving and integrating new content and information into the existing knowledge of digital semantics and pragmatics to create new and original ideas.
The study course is primarily aimed at developing advanced and highly specialized proficiency level competences and skills of the students mastering study programs in humanities, interdisciplinary STEM+ based, and information technology. The study course is envisioned for students with the basic knowledge of natural language processing (NLP) willing to advance their competence in sentiment analysis and textual data processing for a variety of applied industry-related tasks.
Machine Learning for Textual Data Processing
The study course offers undergraduate students the opportunity to develop their knowledge, competences, and skills in applying and customizing the available machine-learning tools for textual data processing to solve a range of practical industry-related and research tasks including but not limited to corpus and textual data analysis, data preprocessing and representation, sentiment analysis, and machine translation applications. Students shall develop a comprehensive understanding of the nature of the contemporary multi-modal digital text considering, inter alia ethical, security, and sustainability aspects of textual data collection, processing, and representation. They will gain experience in the practical application of data and text mining approaches, data structuring, and data visualization techniques, learn to validate, segment, and reuse the results of textual data analysis using corresponding machine-learning methods, and develop skills in using qualitative and quantitative data analysis techniques.
The study course ensures that students develop a comprehensive knowledge of machine translation (MT) systems and their operation algorithms, getting insights into the functionalities of neural MT tools and terminology management systems (TMS), addressing term retrieval issues, analysing machine translation quality and its determinants, performing source text pre- and post-editing, as well as developing critical and creative thinking skills for the application of machine translation solutions in cultural heritage preservation projects. Students will develop competences and skills in using translation and terminology management systems, elaborate their content creation and editing skills using relevant machine translation tools to streamline workflows in the creation of multi-lingual multimodal content.
The study course is primarily aimed at developing advanced and highly specialized proficiency level competences and skills of the students mastering study programmes in humanities, interdisciplinary STEM+ based, and information technology. The study course is intended to promote your awareness of various linguistic and non-linguistic semiotic systems and helps them develop a comprehensive understanding of the current trends in their change and development under the influence of digital technologies and media. Upon completion of the study course, you will:
- advance your knowledge of various sign systems, textual interactions, conceptual relations, spatial relations, sequential relations, and syntagmatic and paradigmatic dimensions of signification;
- develop advanced competence in creating and disseminating multimodal content via digital media;
- establish a sound competence for the development, customization, and maintenance of digital semiotic resources.
