Аннотация к книге "Геопанорама русской культуры: Провинция и ее локальные тексты"
Книга «Геопанорама русской культуры» задумана как продолжение вышедшего год назад сборника «Евразийское пространство: Звук, слово, образ» (М.: Языки славянской культуры, 2003), на этот раз со смещением интереса в сторону изучения русского провинциального пространства, также рассматриваемого sub specie реалий и sub specie семиотики. Составителей и авторов предлагаемого сборника – лингвистов и литературоведов, фольклористов и культурологов – объединяет филологический (в широком смысле) подход,...
Книга «Геопанорама русской культуры» задумана как продолжение вышедшего год назад сборника «Евразийское пространство: Звук, слово, образ» (М.: Языки славянской культуры, 2003), на этот раз со смещением интереса в сторону изучения русского провинциального пространства, также рассматриваемого sub specie реалий и sub specie семиотики. Составителей и авторов предлагаемого сборника – лингвистов и литературоведов, фольклористов и культурологов – объединяет филологический (в широком смысле) подход, при котором главным объектом исследования становятся тексты – тексты, в которых описывается образ и выражается история, культура и мифология места, в данном случае – той или иной земли – «провинции». Отсюда намеренная тавтология подзаголовка: провинция и ее локальные тексты. Имеются в виду не только локальные тексты внутри географического и исторического пространства определенной провинции (губернии, области, региона и т. п.), но и вся провинция целиком, как единый локус. «Антропология места» и «Алгоритмы локальных текстов» – таковы два раздела, вокруг которых объединены материалы сборника. Книга рассчитана на широкий круг специалистов в области истории, антропологии и семиотики культуры, фольклористов, филологов.
Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие". Дополняя ранее изданную книгу Вероятностное машинное обучение. Введение , этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод,...
Оставить комментарий