Введение в ключевые технологии

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Департамент права цифровых технологий и биоправа

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

1-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Зайцев Владимир Сергеевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс представляет собой погружение в основные технологии, на которых базируются все LegalTech-проекты: от работы программ и сетей до нейронных сетей и технологий распределённых реестров. В рамках курса рассматриваются следующие вопросы: — Что такое технология — Как работают сети, интернет, ПО — Этапы разработки ПО — Что такое открытый код — Особенности функционирования сайтов и мобильных приложений — Сбор данных — Хранение — Криптография: методы шифрования — Метчинг: подбор товаров и услуг — Работа и использование нейросетей — Распределённые реестры

Цель освоения дисциплины

• Знать: как работают ключевые IT-решения, в том числе в области LegalTech; понимать, какие решения возможно и невозможно реализовать при текущем развитии науки и техники.

Планируемые результаты обучения

• Знать, как работают ключевые IT-решения, в том числе в области LegalTech; понимать, какие решения возможно и невозможно реализовать при текущем развитии науки и техники

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Нейронные сети.
• Раздел 2. Логическое программирование.
• Раздел 3. Обработка естественного языка.
• Раздел 4. Основы анализа данных.
• Раздел 5. Криптография и блокчейн.
• Раздел 6. Реализация legal tech - решений.

Элементы контроля

• Посещаемость
• Реферат
• Проект № 1
• Проект № 2
• Устный экзамен
  Экзамен проходит в устной форме в виде беседы с преподавателем. Студент заранее получает билет для подготовки. Ответ каждого студента и подготовка является индивидуальными. Пользование телефонами и иными электронными устройствами запрещено. При подготовке можно использовать бумагу и ручку (карандаш). Каждый билет состоит из 3-х вопросов. Вес ответа на первый вопрос составляет 60% от общей экзаменационной оценки, второго и третьего вопросов — по 20%. Если первый вопрос раскрыт менее чем на половину, экзамен не засчитывается, а ответы на второй и третий вопрос не проверяются.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.1 * Проект № 1 + 0.6 * Устный экзамен + 0.05 * Посещаемость + 0.15 * Проект № 2 + 0.1 * Реферат

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в статистическое обучение с примерами на языке R, Джеймс, Г., 2016

Рекомендуемая дополнительная литература

• Minh-Thu Tran-Nguyen, Le-Diem Bui, & Thanh-Nghi Do. (2019). Decision trees using local support vector regression models for large datasets. Journal of Information and Telecommunication, (0), 1. https://doi.org/10.1080/24751839.2019.1686682