![Обложка курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)» на Stepik](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/196142/cover_dLZWnQI/f5772a02869d297a8c6632f8c7d74b55.jpg "[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024) — рейтинг 4.6, 3 158 учеников")
![Количество учеников на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/study.png){kind=icon}
![Сертификаты, выданные на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/certificate.png){kind=icon}
![Отзывы о курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/rewiew.png){kind=icon}
![Рейтинг курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/star.png){kind=icon}
![Дата публикации курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/date_publ.png){kind=icon}
Содержание курса
![Разделы в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/package.png){kind=icon}
12
разделов
![Уроки в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/text.png){kind=icon}
19
уроков
![Задачи в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/code.png){kind=icon}
3
задачи
![Время прохождения курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/time_clock.png){kind=icon}
1 ч.
![Последнее обновление курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2024)»](/static/images/icons/last_update.png){kind=icon}
обн. 1 год назад
1. Организационная информация
1 урок
6 111
2 661
1м
50
Закрытый
1.1
Организационная информация
↗
6 111
2 661
1м 59с
50
2. Введение в NLP и классификация текста
2 урока
5 339
3 793
1м
204
Закрытый
2.1
Лекция. Эмбеддинги слов. Татьяна Гайнцева
↗
2 593
1 830
1м 13с
156
Закрытый
2.2
Семинар. Обработка и классификация текстов
↗
2 746
1 963
0м 13с
48
3. Домашнее задание. Ранжирование текстов на основе эмбеддингов
1 урок
2 717
2 717
0м
15
Закрытый
3.1
Домашнее задание. Ранжирование текстов на основе эмбеддингов
↗
2 717
2 717
0м 28с
15
4. Классификация текста и рекуррентные нейронные сети
2 урока
3 495
2 991
1м
146
Закрытый
4.1
Лекция. Рекуррентные нейронные сети. Татьяна Гайнцева
↗
1 906
1 402
1м 13с
113
Закрытый
4.2
Семинар. Классификация текста с помощью RNN. Антон Земеров
↗
1 589
1 589
0м 15с
33
5. Домашнее задание. Классификация текста с помощью RNN
1 урок
1 618
567
2м
16
Закрытый
5.1
Домашнее задание. Классификация текста с помощью RNN
↗
1 618
567
2м 40с
16
6. Языковое моделирование
2 урока
2 671
2 296
2м
96
Закрытый
6.1
Лекция. Языковое моделирование. Антон Земеров
↗
1 457
1 082
2м 39с
57
Закрытый
6.2
Семинар. Языковое моделирование. Антон Земеров
↗
1 214
1 214
0м 6с
39
7. Домашнее задание. Языковое моделирование
1 урок
886
413
1м
10
Закрытый
7.1
Домашнее задание. Языковое моделирование
↗
886
413
1м 7с
10
8. Машинный перевод и механизм Attention
2 урока
2 269
2 017
1м
82
Закрытый
8.1
Лекция. Машинный перевод и механизм Attention
↗
1 241
989
1м 41с
64
Закрытый
8.2
Семинар. Машинный перевод
↗
1 028
1 028
0м 9с
18
9. Attention и Трансформеры
3 урока
3 521
3 280
2м
87
Закрытый
9.1
Лекция. Attention и трансформер. Татьяна Гайнцева
↗
1 196
955
1м 37с
43
Закрытый
9.2
Семинар. Attention и трансформеры. Игорь Щукин
↗
1 333
1 333
0м 12с
23
Закрытый
9.3
Дополнительные материалы
↗
992
992
1м 4с
21
10. Предобучение и файнтьюнинг языковых моделей
2 урока
2 453
2 078
2м
53
Закрытый
10.1
Лекция. Предобучение и файнтьюнинг LM. Антон Земеров
↗
1 307
932
1м 20с
27
Закрытый
10.2
Семинар. Файнтьюнинг BART для суммаризации. Антон Земеров
↗
1 146
1 146
0м 12с
26
11. Домашнее задание. Предобучение и файнтьюн языковых моделей
1 урок
1 234
425
1м
-10
Закрытый
11.1
Домашнее задание. Трансформеры
↗
1 234
425
1м 14с
-10
12. Модуль для дополнительных баллов
1 урок
4
4
0м
3
Закрытый
12.1
Урок для пересдачи ДЗ и переноса дедлайнов
↗
4
4
-
3