Перейти к содержимому








Фотография
Скачать

[Елена Кантонистова] [Stepik] Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025)



  • Авторизуйтесь для ответа в теме
В этой теме нет ответов

#1 НЛО

НЛО

    Запись опубликована анонимно ✔

  • Сливапер LVL 6
  • Сообщений: 31 165
  • Регистрация: 04.06.2018
  • Заработано: 14 672 руб.
Репутация: 17 018

Награды: 59

  
  
  
  
  
  
  
  

Отправлено Вчера, 23:29

Название:

[Елена Кантонистова] [Stepik] Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025)

Слив курса Рекуррентные сети в NLP и приложениях [stepik] [Елена Кантонистова]
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)
Скрытый контент:

  Для просмотра необходимо войти или зарегистрироваться


Скачать:

Скрытый контент:

  Для просмотра содержимого необходимо 375 очков репутации (вам не хватает 375)

 Скачать без ограничений   Купить этот материал за 390 руб.



🔔 Подпишись на наш канал telegram @slivup_live и бота @kurs_slivup, что бы следить за крутыми новинками форума

  • 0



Похожие темы Collapse

Количество пользователей, читающих эту тему: 1

0 пользователей, 1 гостей, 0 анонимных

×

Зарегистрируйся моментально!