S
SlivInfoKurs
Модератор
- Регистрация
- 31.03.2020
- Сообщения
- 149 112
- Реакции
- 366
- Онлайн
- 6дн 5ч 13м 12с
Описание:
Этот интенсив посвящён изучению рекуррентных нейронных сетей и их применению для решения различных задач в области NLP, включая их использование в других дисциплинах. Это второй курс в серии программ о Natural Language Processing, следующий за "Основами нейронных сетей и NLP".
Что вы получите
Освоите принципы работы рекуррентных нейронных сетей
Овладеете фреймворком PyTorch
Сможете генерировать тексты с помощью RNN
Поймёте, как RNN применяются в разных сферах
Разработаете завершающий проект в формате FastAPI-сервиса
В процессе обучения слушатели курса изучат следующее:
Повторят основные концепции NLP (ML-методы, w2v, fasttext)
Изучат продвинутые техники Python и познакомятся с фреймворком PyTorch
Узнают, как работают рекуррентные нейронные сети
Применят RNN на практике
Ознакомятся с фреймворком FastAPI
Создадут итоговый проект с использованием RNN и FastAPI
Узнают о применении RNN в других областях
Кому подойдёт этот курс
Эта программа подходит всем, кто заинтересован в автоматической обработке текста (Natural Language Processing), особенно в использовании Deep Learning-методов для решения задач NLP.
Структура курса
Структура и организация курса
Обзор основ NLP
Рекуррентные нейронные сети
Введение в PyTorch
Практическое применение рекуррентных сетей — 1
Практическое применение рекуррентных сетей — 2
Применения RNN
Базовый веб-сервис на FastAPI
Заключительный проект
Ведущая курса: Елена Кантонистова
Она имеет степень кандидата физико-математических наук и является выпускницей школы анализа данных Яндекса (ШАД).
Стоимость: 3900 ₽
Скрытая ссылка
