- 27 Июл 2023
- 131,798
- 3,156
Описание [Stepik] Трансформеры в NLP и приложениях (2024):
Курс фокусируется на трансформаторах — самой популярной архитектуре нейронных сетей для решения задач в области NLP и различных приложений. В рамках курса детально изучается теоретическая структура трансформаторов, множество практических заданий на Python, а также проектное задание: создание сервиса, использующего трансформатор для решения задачи NLP.
Вы узнаете:
- теоретическую структуру механизма внимания;
- принцип работы трансформаторов;
- самостоятельное обучение трансформаторов на PyTorch;
- знакомство с библиотекой huggingface;
- создание приложения с использованием streamlit.
Также в курсе рассматриваются различные задачи из области NLP, для успешного решения которых необходимы трансформаторные архитектуры.
Курс предназначен для тех, кто интересуется областью NLP и Deep Learning в целом. Предполагается, что участники знакомы с классическими моделями машинного обучения и базовыми архитектурами DL, а также умеют обучать модели на Python.
Начальные требования:
- для успешного прохождения курса от участников ожидается знание классических алгоритмов машинного обучения и базовых архитектур DL, а также умение обучать модели на Python. Рекомендуется пройти первые два курса из линейки: «Основы нейронных сетей и NLP» и «Рекуррентные сети в NLP и приложениях».
- о курсе;
- NLP: обзор;
- введение в PyTorch;
- attention;
- трансформаторы: теория;
- трансформаторы: практика;
- библиотека huggingface для решения задач NLP;
- решение различных задач NLP;
- проект по курсу;
- ваш преподаватель: Елена Кантонистова, кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД).
Скачать курс [Stepik] Трансформеры в NLP и приложениях (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
