Курс на Stepik
Обложка курса «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)» на Stepik
Бесплатно

Deep Learning (семестр 2, весна 2026) ★ 4.750

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс посвящен использованию нейросетевых моделей для обработки естественного языка (NLP) . Курс рассчитан на студентов, прошедших курс первого семестра нашей школы Deep Learning School. Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много практики, а в конце — самостоятельный итоговый проект. Практика проходит на PyTorch. Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских компаний.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Учеников на курсе 2 848
Сертификаты, выданные на курсе «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Рейтинг курса 4.750
Уроки в курсе «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Количество уроков 38
Тесты в курсе «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Количество квизов 1
Задачи с кодом в курсе «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Количество задач с кодом 13
Время прохождения курса «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Время прохождения курса —
Обновления курса «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Deep Learning (семестр 2, весна 2026)»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Применять классические и нейросетевые алгоритмы для основных задач обработки текста: классификации текстов, языкового моделирования, машинного перевода, построения вопросно-ответных систем
  • Применять готовые модели обработки естественного языка для дообучения на конкретных задачах
  • Понимать, как устроены современные LLM: ChatGPT, LLama. Уметь использовать LLM для различных задач.

О курсе

Курс посвящен использованию нейросетевых моделей для обработки естественного языка (NLP) . Курс рассчитан на студентов, прошедших курс первого семестра нашей школы Deep Learning School. Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много практики, а в конце — самостоятельный итоговый проект. Практика проходит на PyTorch. Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских компаний.

Для кого этот курс

Студенты и выпускники технических вузов, прошедшие 1 семестр курса "Deep Learning"

Начальные требования

-- Владеть фреймворком Pytorch для обучения нейросетей

-- Пройти 1 семестр курса "Deep Learning" (желательно)

Преподаватели курса

Нагрузка

6-9

Расскажите о курсе друзьям