Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 44.101
- 500.106
Другие курсы от автора:
[Udemy] [Arnold Oberleiter] [ENG] ИИ-агенты: автоматизация и бизнес с...
[Арина Высоцкая] Соцсети без штрафов: новые правила — 2025 (2025)
[ShtDY] Практикум Как высыпаться за ночь, чтобы были силы творить и...
[Ольга Гогаладзе] [Pro.finansy] Большой курс по теханализу (2024)
[Виктория Шухат] Управленец (4-й месяц 2025)
[Виктория Шухат] Управленец (5-й месяц 2025)
[Ольга Абрамова] [enterclass] Ветка яблони. Цветы пастелью (2025)
[Арина Высоцкая] Соцсети без штрафов: новые правила — 2025 (2025)
[ShtDY] Практикум Как высыпаться за ночь, чтобы были силы творить и...
[Ольга Гогаладзе] [Pro.finansy] Большой курс по теханализу (2024)
[Виктория Шухат] Управленец (4-й месяц 2025)
[Виктория Шухат] Управленец (5-й месяц 2025)
[Ольга Абрамова] [enterclass] Ветка яблони. Цветы пастелью (2025)
Автор: stepik, Елена Кантонистова
Название: Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2024)
Описание:
Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях. Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP".
Чему вы научитесь
Узнаете как работают рекуррентные нейронные сети
Научитесь работать с фреймворком PyTorch
Сможете решать задачи генерации текстов при помощи RNN
Узнаете, как RNN используются в других областях
Создадите итоговый проект, оформленный в виде FastAPI-сервиса
Слушатели курса освоят следующие темы:
Повторят основы NLP (ML-подходы, w2v, fasttext)
Освоят продвинутые методы Python и познакомятся с фреймворком PyTorch
Узнают как работают рекуррентные нейронные сети
Применят RNN на практике
Освоят фреймворк FastAPI
Сделают итоговый проект с использованием RNN и FastAPI
Узнают о приложениях RNN в других областях
Для кого этот курс
Курс подойдет всем, кто интересуется областью автоматической обработки текстов (Natural Language Processing) и в особенности Deep Learning-подходами для решения задач из области NLP.
Программа курса
Организация курса
Основы NLP: recap
Рекуррентные нейронные сети
Введение в PyTorch
Рекуррентные сети: практика — 1
Рекуррентные сети: практика — 2
Приложения RNN
Ванильный веб-сервис на FastAPI
Итоговый проект
Ваш преподаватель:
Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Подробнее:
Название: Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2024)
Описание:
Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях. Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP".
Чему вы научитесь
Узнаете как работают рекуррентные нейронные сети
Научитесь работать с фреймворком PyTorch
Сможете решать задачи генерации текстов при помощи RNN
Узнаете, как RNN используются в других областях
Создадите итоговый проект, оформленный в виде FastAPI-сервиса
Слушатели курса освоят следующие темы:
Повторят основы NLP (ML-подходы, w2v, fasttext)
Освоят продвинутые методы Python и познакомятся с фреймворком PyTorch
Узнают как работают рекуррентные нейронные сети
Применят RNN на практике
Освоят фреймворк FastAPI
Сделают итоговый проект с использованием RNN и FastAPI
Узнают о приложениях RNN в других областях
Для кого этот курс
Курс подойдет всем, кто интересуется областью автоматической обработки текстов (Natural Language Processing) и в особенности Deep Learning-подходами для решения задач из области NLP.
Программа курса
Организация курса
Основы NLP: recap
Рекуррентные нейронные сети
Введение в PyTorch
Рекуррентные сети: практика — 1
Рекуррентные сети: практика — 2
Приложения RNN
Ванильный веб-сервис на FastAPI
Итоговый проект
Ваш преподаватель:
Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Подробнее:
Скачать:![]()
Рекуррентные сети в NLP и приложениях
Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях. Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP".stepik.org
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.