Курс на Stepik
Обложка курса «Transformer: работа с текстом» на Stepik
8 500 ₽

Transformer: работа с текстом 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Научитесь дообучать Трансформеры для типичных задач НЛП, узнаете как устроена архитектура изнутри и современные тренды её развития.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Transformer: работа с текстом»Учеников на курсе 30
Сертификаты, выданные на курсе «Transformer: работа с текстом»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Transformer: работа с текстом»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Transformer: работа с текстом»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Transformer: работа с текстом»Количество уроков 17
Задачи с кодом в курсе «Transformer: работа с текстом»Количество задач с кодом 1
Время прохождения курса «Transformer: работа с текстом»Время прохождения курса
Стоимость курса «Transformer: работа с текстом»Стоимость курса 8 500 ₽
Обновления курса «Transformer: работа с текстом»Обновления курса
Дата публикации курса «Transformer: работа с текстом»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Transformer: работа с текстом»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

  • Познакомитесь с основными трендами Natural Language Processing (NLP) 2018-2021 годов (все модели из интенсива доступны для дообучения и свободного использования на практике, часть из них предобучена для русского языка)
  • Будете разбираться, как устроена архитектура (в теории и на практике) в ее реализации с нуля
  • Научитесь дообучать Трансформеры для типичных задач НЛП

О курсе

Научитесь дообучать Трансформеры для типичных задач НЛП, узнаете как устроена архитектура изнутри и современные тренды её развития.

Для кого этот курс

Дата-сайентисты Инженеры машинного обучения Разработчики

Начальные требования

– Основы Pytorch

– Python (основные библиотеки: numpy, pandas) и умение на нем программировать

– Machine Learning и Deep Learning - нужно обладать опытом построения моделей

– Статистика и линейная алгебра - матрицы, логистическая регрессия, теория вероятностей

Преподаватели курса

Нагрузка

5 часов

Расскажите о курсе друзьям