Примеры натуральной т информационных моделей информатика

Вы имеете в виду одно из следующих? - примеры информационных (моделей данных) в информатике (ER-модели, UML, реляционная модель, онтологии и т. п.); - примеры теории информации и связанных моделей (энтропия, кодирование, каналы, сетевые модели); - примеры моделей на естественном языке (NLP) в информатике? Ниже даны по два-три примера для каждой трактовки. Сообщите, какую из них вы хотели бы углубить, и я подготовлю подробное разбор и задачи для подготовки к экзамену. 1) Модели информации в информатике (модели данных/систем) - ER-модель (Entity-Relationship): сущности, атрибуты, связи; пример: сущности Student, Course, Enrollment; ключи и связи между ними. - Реляционная модель: таблицы ( Relations ), ключи (первичные и внешние), нормализация (1NF, 2NF, 3NF); пример схемы студентов и курсов. - UML/ООП-модели данных: классы, атрибуты, методы, наследование, ассоциации; диаграммы классов и последовательности. - Семантические модели и онтологии: RDF/OWL, классы и свойства, подклассование, тройки (subject-predicate-object). - Примеры задач: спроектировать ER-диаграмму для интернет-магазина; привести схему БД для библиотеки; построить диаграмму классов для банковской системы. 2) Теория информации и информационные модели - Эллиптические базовые понятия: энтропия H(X) дискретного источника; примеры вычисления энтропии по заданному распределению. - Информативность и взаимная информация: I(X;Y) между источником и получателем; примеры вычисления. - Кодирование источника: кодирование без потерь (Huffman, арифметическое кодирование); простые примеры кодирования последовательностей. - Канальная теория: бинарный симметричный канал (BSC), бинарный стирающий канал (BEC); вычисление пропускной способности и вероятностей ошибок. - Теория ограничения и кодирования: теорема о канальном кодировании (приближенно), функция/distortion и границы Rate-Distortion. - Примеры задач: найти энтропию при заданном распределении; вычислить взаимную информацию между X и Y; определить пропускную способность BSC(p) и ответить на вопрос, как изменится при p=0.1. 3) Модели на естественном языке (NLP) в информатике - Нейронные языковые модели: трансформеры (BERT, GPT и т. п.), задачи классификации текста, генерации, вопрос-ответ. - Примеры стандартных задач: распознавание именованных сущностей, анализ тональности, машинный перевод, суммирование текста. - Примеры моделей/архитектур: RNN/LSTM, Transformer, BERT-варианты,Seq2Seq с вниманием. - Примеры экзаменационных задач: описать архитектуру трансформера и принцип внимания; сравнить подходы к классификации текста. Если вы уточните, какая именно тема нужна (1, 2 или 3, или что-то другое), я подготовлю: - подробные примеры с решениями, - краткие конспекты теории, - типовые экзаменационные задания и ответы к ним.