Основы нейронных сетей и NLP

Основы нейронных сетей и NLP

ФорматОнлайн

Длительность4-5 часов в неделю

Объём9 занятий

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

Программа курса

9 занятий

№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

Stepik

4.6Нет отзывов

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Подробнее об авторе

Мнения учеников