[stepik] [Елена Кантонистова]

[SlivInfoKurs]

Описание:
Этот курс посвящен трансформерам, ключевой архитектуре нейронных сетей, активно применяемой в NLP и соответствующих приложениях. Курс дает глубокое понимание работы трансформеров на теоретическом уровне, предлагает множество практических заданий на Python и проектную работу: сервис, использующий трансформер для решения конкретной NLP-задачи.

Обучаемые навыки
Понимание теории механизма внимания
Знакомство с функционалом трансформеров
Самостоятельное обучение трансформеров с помощью PyTorch
Освоение библиотеки huggingface
Разработка приложений с использованием streamlit

Данный курс детально изучает как механизм внимания, так и разнообразие архитектур трансформеров. Помимо теории, учебный материал содержит множество практических задач, требующих применения PyTorch. В процессе обучения студенты будут работать над проектом - обучением трансформера для решения определенной NLP-задачи и созданием на его основе веб-приложения. Курс также охватывает различные NLP-задачи, решаемые с помощью архитектур трансформеров.

Целевая аудитория курса
Этот курс будет полезен слушателям, углубленно интересующимся NLP и Deep Learning. Предполагается, что студенты знакомы с основными ML- и DL-моделями и имеют опыт обучения этих моделей на Python.

Необходимый уровень знаний
Для эффективного прохождения курса от слушателей ожидается понимание базовых алгоритмов машинного обучения и DL-архитектур, а также навыки обучения ML- и DL-моделей на Python.
Рекомендуется предварительно пройти первые два курса из этой серии: "Основы нейронных сетей и NLP" и "Применение рекуррентных сетей в NLP и соответствующих приложениях".

Контент курса
Обзор курса
NLP: краткий обзор
Введение в PyTorch
Механизм внимания
Трансформеры: теория
Трансформеры: практика
Использование библиотеки Huggingface для решения NLP-задач
Решение разных задач в области NLP
Проектный модуль

Ведущий преподаватель: Елена Кантонистова
Она является кандидатом физико-математических наук и выпускницей школы анализа данных Яндекса.

Стоимость участия: 3900 ₽
Ссылка скрыта}

Этот курс появится в скором времени на форуме SLIVINFOKURS.BIZ. Проверьте по поиску форума, возможно данный курс уже слит.

​