Современная мировая литература и электронные медиа
Язык — мост между естественным и искусственным интеллектом
Актуальные задачи
Вы научитесь разрабатывать инструменты обработки естественного языка в реальных проектах, применять алгоритмы машинного обучения для анализа языковых данных, проводить экспериментальные исследования языка и мышления.
Гибкая траектория обучения
Вы сами формируете трек обучения, выбирая и комбинируя компьютерные и когнитивные дисциплины из учебного плана. Программа предусматривает возможность гибридного обучения, совмещающего очное посещение занятий и онлайн-подключение.
Карьера в науке, IT и лингвистике
Доступ к передовым технологиям и уникальной лаборатории лингвистической антропологии поможет сформировать экспертные навыки для будущего в науке, IT и лингвистике.
Длительность
2 года
Формат
Очно
Количество мест
Ограничено
Старт
1 cентября
2026
2026
Миссия и цель программы
Зоя Ивановна Резанова,
профессор, доктор филологических наук, руководитель образовательной программы, заслуженный профессор ТГУ, почетный член Томского профессорского собрания
Мы готовим специалистов, владеющих фундаментальными основами лингвистических технологий, лежащими в основе исследований мышления и обработки речи. Интеграция знаний об IT и когнитивных процессах закладывает фундамент для успешной работы как в области продуктовой разработки, так и R&D-отделах. Изучение лингвистики, когнитивных и компьютерных наук дает выпускнику возможность всегда оставаться на шаг впереди в экономике знаний и адаптироваться к меняющемуся рынку труда.
Компьютерный модуль
Введение в анализ естественного языка (NLP)
Дисциплина знакомит с основами обработки естественного языка. Рассматриваются методы токенизации, морфологического и синтаксического анализа, работы с эмбеддингами, машинного перевода, классификации текстов. Изучаются принципы работы современных нейросетевых технологий и их применение в задачах NLP.
Язык программирования Python
Курс охватывает основы программирования на Python: синтаксис, структуры данных, принципы ООП, обработку файлов, работу с библиотеками и модулями. Рассматриваются инструменты автоматизации, веб-разработки и анализа данных, а также применение Python в науке о данных и искусственном интеллекте.
Машинное обучение с применением Python
Курс охватывает основные алгоритмы машинного обучения и их реализацию с использованием Python. Рассматриваются методы классификации, регрессии, кластеризации, работы с признаками и оценка качества моделей. Изучаются популярные библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) и их практическое применение в обработке данных.
Промпт-инжиниринг
Курс посвящен разработке эффективных запросов (промптов) для взаимодействия с языковыми моделями. Рассматриваются методы оптимизации промптов, влияние формулировки запроса на результат, работа с различными LLM (GPT, Claude и др.), а также примеры практического применения в бизнесе, образовании и науке.
Искусственный интеллект в NLP
Курс охватывает использование методов искусственного интеллекта в обработке естественного языка. Рассматриваются глубокие нейросетевые модели (RNN, Transformer, BERT, GPT), их архитектура и обучение, генерация текста, анализ тональности, машинный перевод и другие задачи NLP на основе ИИ.
Когнитивный модуль
Экспериментальная лингвистика: анализ и визуализация экспериментальных данных
Познакомитесь с основами проведения экспериментов в лингвистике, обработкой и интерпретацией экспериментальных данных. Рассмотрите методы статистического анализа, визуализации данных, работы с программным обеспечением для обработки экспериментальных результатов.
Язык, сознание, искусственный интеллект
Рассмотрите когнитивные модели сознания, теорию ментальных репрезентаций, вопросы обработки естественного языка в ИИ, философские и лингвистические аспекты связи между языком, мышлением и сознанием.
Обработка лингвистической информации: язык и мозг
Изучите нейрофизиологические и когнитивные механизмы обработки языковой информации. Рассмотрите вопросы, связанные с восприятием и производством речи, двуязычием, нарушениями речи, а также методы нейролингвистических исследований, включая фМРТ, ЭЭГ и MEG.
Теория концептуальной метафоры
Познакомитесь с теорией концептуальной метафоры в когнитивной лингвистике (Дж. Лакофф, М. Джонсон). Рассмотрите принципы метафорического моделирования мира, связи между языком и мышлением, роль метафоры в научном, художественном и повседневном дискурсе.
Метод окулографии в лингвистических исследованиях
Рассмотрите основные принципы работы окулографических систем, параметры фиксаций и саккад, их интерпретацию в когнитивных и лингвистических исследованиях. Узнаете об экспериментальном дизайне и анализе данных в окулографических исследованиях.
Основы семиотики
Овладеете базовыми понятиями семиотики, в том числе в контексте современных когнитивных наук; разовьете навыки семиотического анализа объектов разного уровня сложности и разной семиотической природы (от простых знаков до кинотекстов); научитесь видеть общие принципы организации и специфические особенности разных знаковых систем.
Преподаватели
Новикова Элеонора Геннадьевна,
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Наземцева Мария Андреевна,
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Крапивина Ксения Петровна,
канд. филол. наук, ассистент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики, ведущий лингвист ООО «ПАЛЕКС»
канд. филол. наук, ассистент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики, ведущий лингвист ООО «ПАЛЕКС»
Владимирова Валерия Евгеньевна,
канд. филол. наук, ст. преподаватель каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
канд. филол. наук, ст. преподаватель каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Шиляев Константин Сергеевич,
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Бочаров Алексей Владимирович,
канд. ист. наук, доцент каф. истории древнего мира, средних веков методологии истории
канд. ист. наук, доцент каф. истории древнего мира, средних веков методологии истории
Васильева Алина Вячеславовна,
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
канд. филол. наук, доцент каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Кабанова Татьяна Валерьевна,
канд. физ.-мат. наук, доцент каф. теории вероятностей и математической статистики
канд. физ.-мат. наук, доцент каф. теории вероятностей и математической статистики
Степаненко Андрей Александрович,
ст. преподаватель каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
ст. преподаватель каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Филь Юлия Вадимовна,
канд. филол. наук, доцент, зав. каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
канд. филол. наук, доцент, зав. каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики
Резанова Зоя Ивановна,
д-р филол. наук, проф. каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики, заслуженный профессор ТГУ, почетный член Томского профессорского собрания
д-р филол. наук, проф. каф. общей компьютерной и когнитивной лингвистики, заслуженный профессор ТГУ, почетный член Томского профессорского собрания
Созданная в 2017 году на средства гранта Правительства РФ под руководством члена-корреспондента РАН, доктора филологических наук А. В. Дыбо, лаборатория реализует проект «Языковое и этнокультурное разнообразие Южной Сибири в синхронии и диахронии: взаимодействие языков и культур».
Сегодня это пространство, где студенты получают доступ к участию в передовых исследованиях и осваивают современные инструменты когнитивной и компьютерной лингвистики.
Сегодня это пространство, где студенты получают доступ к участию в передовых исследованиях и осваивают современные инструменты когнитивной и компьютерной лингвистики.
Лаборатория лингвистической антропологии
Лаборатория лингвистической антропологии — не просто научный центр, а полноценная рабочая среда внутри вашей магистратуры
Что вы сможете делать:
Реализовать полный цикл собственного аппаратного исследования
Наставники открыты к самым разным темам. Примеры уже в работе: влияние грамматических категорий на когнитивную обработку языка у носителей и билингвов, связь семантики с восприятием речи, развитие методологии экспериментальной психолингвистики.
Работать с большими данными
Получите доступ к корпусу русско-тюркских билингвов RuTuBic и психолингвистическим базам (RuWordPerception, TurkWordPerception, RuTurkPsychLing и другие).
🏆 Достижение, которым мы гордимся
В 2022 году команда наших магистрантов победила в конкурсе Международной университетской премии «Гравитация» (область AI и Big Data) в номинации «Повышение качества и доступности данных».
🏆 Достижение, которым мы гордимся
В 2022 году команда наших магистрантов победила в конкурсе Международной университетской премии «Гравитация» (область AI и Big Data) в номинации «Повышение качества и доступности данных».
Разрабатывать модели NLP
Проведёте вычислительные исследования для решения конкретных задач: от извлечения и распознавания значимой информации до автоматической суммаризации текстов и анализа вариативных параметров.
Ставить эксперименты
Освоите методы психолингвистики и аппаратных поведенческих исследований (айтрекинг, регистрация реакций) — и примените их в своей магистерской работе.
Лаборатория — это сообщество, где ваш исследовательский интерес получит оборудование, экспертизу и место в актуальной научной повестке
Проектно-технологическая практика
Реальная проектная и исследовательская деятельность под наставничеством экспертов
- Фокус на потребностях партнеровПрактика ориентирована на нужды и интересы академических и производственных партнеров.
- Гибкий форматИндивидуальный трек для развития личной ответственности или командная работа для прокачки навыков коллаборации.
- Свой проектМожно реализовать собственный проект с применением технологий и методик, которые предоставляет программа.
- Двойное наставничествоВы пробуете разные виды проектной и научно-исследовательской деятельности. Руководители практики и производственные партнеры сопровождают вас на каждом этапе.
Научно-исследовательская и проектная деятельность (производственная практика)
Под руководством научного руководителя и при содействии партнеров программы вы разрабатываете научную или прикладную тематику в течение всего обучения в магистратуре. Результат - выпускная квалификационная работа, представляющая значимый научный результат или минимально функциональный продукт.
В разработке участвовали филологи, дизайнеры, программисты ТГУ и студенты ТУСУР, МГУ, СПбГУ. Студенты-филологи решали реальные задачи Game Studies: анализировали систему подсказок, аффордансы и нарративные механики.
Результаты — защищённые ВКР, опыт работы в кросс-функциональной команде и готовый портфолио-проект.
Результаты — защищённые ВКР, опыт работы в кросс-функциональной команде и готовый портфолио-проект.
Наши партнеры
Институт языкознания
РАН (г. Москва)
РАН (г. Москва)
Агентство переводов и эксперт по локализации цифрового контента
Информационное агентство
Чем занимаются
выпускники?
выпускники?
Разработка программных продуктов, использующих языковые технологии в связке с машинным обучением, современными нейросетевыми архитектурами, большими языковыми моделями и языковыми базами данных
Научные исследования в области психолингвистики, когнитивных наук и вычислительных технологий в междисциплинарном аспекте
Подготовка датасетов, промпт-инжиниринг и ИИ-коучинг для широкого круга заказчиков
Слово выпускникам
«Меня привлекло сочетание экспериментального и междисциплинарного подхода к сложным феноменам человеческого сознания, языка.
Алексей Миклашевский
«Ключевая задача компьютерного лингвиста — наладить диалог человека с компьютером на естественном языке. Например, создавать чат-ботов, берущих на себя типовые запросы в контакт-центрах. На рынке эта роль известна как специалист по автоматизации клиентского сервиса, диалог-дизайнер или разработчик чат-ботов».
«Напрямую пригодились знания «Организации командной работы (Scrum)», «Системный анализ» и «Тестирование ПО». Косвенно были полезны все дисциплины, так как это позволило погрузиться в контекст и дало глубокое понимание того, как устроена компьютерная лингвистика».
Мария Рябчинская
Надежда Ардышева
«В программе меня привлекла возможность совместить IT и лингвистику, а в профессиональной деятельности разработчика-лингвиста самыми полезными стали знание синтаксиса естественных языков и основы языков программирования».
Я до сих пор пользуюсь тем, что освоил тогда: от Praat до Python и R. Парсинг оттачивал в Лаборатории лингвистической антропологии.
Главное — увидел реальные рабочие процессы, научился работать в команде и планировать
время.
Главное — увидел реальные рабочие процессы, научился работать в команде и планировать
время.
Это фундамент, который работает. Да, в IT нужно учиться каждый день. Но навыки сбора и анализа данных, обучения моделей, построения графов и работы с языковыми данными регулярно идут в дело. И отдельный плюс: Linux оказался незаменим. Честно, его не стоит бояться :)
Будьте открыты к новым знаниям и берите все, что дают преподаватели — но потом критически оценивайте, соотносите, проверяйте на практике».
«Магистратура дала мышление специалиста по NLP и компьютерной лингвистике.
Среди важных практических навыков я бы отметил: Python, машинное обучение, Data Mining, работу с UNIX-подобными ОС, а также основы глубокого обучения».
Среди важных практических навыков я бы отметил: Python, машинное обучение, Data Mining, работу с UNIX-подобными ОС, а также основы глубокого обучения».
«Из наиболее запомнившегося и полезного – все знания, которые давались по языками программирования Python и R, включая и машинное обучение. Сейчас я использую эти знания
в своей профессиональной деятельности».
в своей профессиональной деятельности».
Вероника Диброва
«Построив на бакалавриате базу знаний в области теоретической лингвистики, я искала программу, которая поможет мне углубиться в детали, придать моим знаниям прикладной угол. Удобное расписание и персонализированный подход к каждому студенту позволили совмещать учебу и другие проекты».
Олеся Платонова
15
бюджетных мест
мест по договору
5
Остались вопросы?
Оставьте заявку — и мы с вами свяжемся!
Оставьте заявку — и мы с вами свяжемся!
в год для граждан РФ и СНГ
в год для граждан других стран
Методист
программы
Шиляев Константин Сергеевич
shilyaevc@mail.tsu.ru
программы
Шиляев Константин Сергеевич
shilyaevc@mail.tsu.ru
Отборочная комиссия филологического факультета ТГУ:
+7 999 177-56-20,
pk.filf.tsu@mail.ru
+7 999 177-56-20,
pk.filf.tsu@mail.ru
Компьютерная и когнитивная лингвистика (специализированное высшее образование)
Направление: 45.04.03 ЛИНГВИСТКА
179 000 руб.
214 000 руб.
Нажимая «отправить», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Как поступить
2
Иметь диплом бакалавра или специалиста
1
Пройти собеседование
3
Дождаться результатов
4
Вступительные испытания
Победители олимпиады "Магистр ТГУ" автоматически получают 100 баллов за вступительное испытание.
Призеры второй и третьей степени получают дополнительные баллы к оценке блока «Портфолио»
К сдаче вступительных испытаний допускаются абитуриенты, предоставившие все необходимые документы в приемную комиссию.
+7 (999) 177-56-20
Россия, Томск, пр. Ленина, 34
Контакты отборочной комиссии филф
Адрес: 634050, Томск, пр.Ленина 36
8 (3822) 785-300
Центральная приемная комиссия ТГУ