Диффузионные модели в NLP
Подробнее
Программа курса
Цель: Понять место диффузионных моделей в экосистеме NLP и их отличие от авторегрессионных моделей (GPT).
Цель: Глубокое изучение теории вероятностей и вариационного вывода.
Цель: Освоить методы работы с текстом как с дискретными данными.
Цель: Научиться использовать пространство эмбеддингов для генерации текстов.
Цель: Освоить методы контроля стиля, тональности и содержания.
Цель: Сделать диффузионные модели пригодными для промышленного использования.
Цель: Подготовка к релизу: логирование, эксперименты и выбор стека.
Цель: Закрепление знаний на реальном бизнес-кейсе.
01Раздел 1
Цель: Понять место диффузионных моделей в экосистеме NLP и их отличие от авторегрессионных моделей (GPT).
02Раздел 2
Цель: Глубокое изучение теории вероятностей и вариационного вывода.
03Раздел 3
Цель: Освоить методы работы с текстом как с дискретными данными.
04Раздел 4
Цель: Научиться использовать пространство эмбеддингов для генерации текстов.
05Раздел 5
Цель: Освоить методы контроля стиля, тональности и содержания.
06Раздел 6
Цель: Сделать диффузионные модели пригодными для промышленного использования.
07Раздел 7
Цель: Подготовка к релизу: логирование, эксперименты и выбор стека.
08Раздел 8
Цель: Закрепление знаний на реальном бизнес-кейсе.
Удостоверение повышения квалификации Академия АйТи
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Диффузионные модели в NLP» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 28 сентября 2026 г.

Академия АйТи 














![Deep Learning (семестр 1, осень 2025) [АРХИВ]](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/250969/cover_3ghM7i5/aab82cc6ba6ad93120824913eeaab261.jpg)


