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

Deep Learning (семестр 2, осень 2026) 0.000

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, осень 2026)»Учеников на курсе 2
Сертификаты, выданные на курсе «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Количество уроков 38
Тесты в курсе «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Количество квизов 10
Обновления курса «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Обновления курса
Дата публикации курса «Deep Learning (семестр 2, осень 2026)»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Deep Learning (семестр 2, осень 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