Stepik О курсе
Подробнее
Курс длится 7 недель (20 сентября 2023 года - 10 ноября 2023 года).
Важно! Основные материалы курса будут даваться преподавателями на вебинарах в сентябре / октябре. На этих онлайн-занятиях вы сможете взаимодействовать с преподавателями и задавать им в режиме реального времени любые вопросы. Также на протяжении курса вы будете общаться с коллегами и командой курса в закрытом телеграм-чате.
Важно! Записи занятий, тесты, практические задания и весь дополнительный материал выкладываются на Stepik. Смотреть вебинары и сдавать практику можно в любое время!
Слушатели курса освоят следующие темы:
Обзор современного NLP: алгоритмы и подходы
Что такое нейросеть и как она работает
Библиотека Numpy
Градиентный спуск и Backpropagation
Работа с текстом в Python
Скрапинг данных
Векторные представления слов
Асинхронность в Python
Разработка телеграм ботов
Требования
Что нужно для старта
- Умение писать код на Python
- Понимание парадигмы ООП в Python
- Знание классических ML-алгоритмов
Результат
Что вы получите
- Узнаете как работают нейронные сети
- Поймете чем глубинное обучение отличается машинного обучения
- Научитесь работать с фреймворком PyTorch
- Освоите Deep Learning-подходы к векторизации текстов
Аудитория
Для кого этот курс
- Курс будет полезен слушателям, знакомым с классическим машинным обучением и интересующимся областью Natural Language Processing
Содержание
9 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Организация курса
- О курсе
- Тест по Python
- Тест по машинному обучению
02Что такое нейросеть и как она работает
- Современное состояние NLP. Полносвязные нейронные сети
- Домашнее задание - 1
03Работа с текстом в Python
- Работа со строками
- Домашнее задание - 2
04Библиотека NumPy
- NumPy
- Домашнее задание - 3
05Backpropagation
- Метод обратного распространения ошибки
- Домашнее задание - 4
06Векторные представления слов - 1
- Векторизация текстов. Word2Vec
- Домашнее задание - 6
- Разбор домашних заданий. Лайфхаки Pandas
07Скрапинг
- Скрапинг и парсинг
- Логирование в Python
- Проект. Часть 1. Сбор данных и разведочный анализ
08Векторные представления слов - 2
- Оптимизации Word2Vec. FastText
- Проект. Часть 2. Классификация
09Боты в телеграм
- Создание ботов в телеграм
- Проект. Часть 3. Telegram бот
01Организация курса
- О курсе
- Тест по Python
- Тест по машинному обучению
02Что такое нейросеть и как она работает
- Современное состояние NLP. Полносвязные нейронные сети
- Домашнее задание - 1
03Работа с текстом в Python
- Работа со строками
- Домашнее задание - 2
04Библиотека NumPy
- NumPy
- Домашнее задание - 3
05Backpropagation
- Метод обратного распространения ошибки
- Домашнее задание - 4
06Векторные представления слов - 1
- Векторизация текстов. Word2Vec
- Домашнее задание - 6
- Разбор домашних заданий. Лайфхаки Pandas
07Скрапинг
- Скрапинг и парсинг
- Логирование в Python
- Проект. Часть 1. Сбор данных и разведочный анализ
08Векторные представления слов - 2
- Оптимизации Word2Vec. FastText
- Проект. Часть 2. Классификация
09Боты в телеграм
- Создание ботов в телеграм
- Проект. Часть 3. Telegram бот
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
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 «Основы нейронных сетей и NLP» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Направления:Нейросети и ИИ
Информация обновлена 12 августа 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
![Deep Learning (семестр 2, осень 2025) [АРХИВ]](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/251729/cover_uYd5Nmu/57394f3a8960d94e010ee67b55750d62.jpg)
