![Обложка курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)» на Stepik](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/230363/cover_4a2GCgK/5bdad3359b55be99880e74e7d58cd4bb.jpg "[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025) — рейтинг 5.0, 3 132 учеников")
![Количество учеников на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/study.png){kind=icon}
![Сертификаты, выданные на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/certificate.png){kind=icon}
![Отзывы о курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/rewiew.png){kind=icon}
![Рейтинг курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/star.png){kind=icon}
![Дата публикации курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/date_publ.png){kind=icon}
Содержание курса
![Разделы в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/package.png){kind=icon}
21
раздел
![Уроки в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/text.png){kind=icon}
32
урока
![Тесты в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/quiz.png){kind=icon}
1
тест
![Время прохождения курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/time_clock.png){kind=icon}
2 ч.
![Последнее обновление курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, весна 2025)»](/static/images/icons/last_update.png){kind=icon}
обн. 4 февраля 2026
1. Организационная информация
1 урок
4 639
1 704
1м
42
Закрытый
1.1
Организационная информация
↗
4 639
1 704
1м 7с
42
2. Введение в NLP. Эмбеддинги слов.
2 урока
4 560
1 387
6м
139
Закрытый
2.1
Лекция. Эмбеддинги слов.
↗
2 599
770
5м 27с
105
Закрытый
2.2
Семинар. Обработка и классификация текстов
↗
1 961
617
0м 26с
34
3. Домашнее задание. Ранжирование текстов на основе эмбеддингов
1 урок
1 230
1 230
0м
17
Закрытый
3.1
Ранжирование текстов на основе эмбеддингов
↗
1 230
1 230
0м 25с
17
4. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
2 урока
1 619
844
18м
36
Закрытый
4.1
Лекция. Рекуррентные нейронные сети. Татьяна Гайнцева
↗
908
442
17м 13с
35
Закрытый
4.2
Семинар. Классификация текста с помощью RNN. Антон Земеров
↗
711
402
0м 19с
1
5. Домашнее задание. Классификация текста с помощью RNN
1 урок
765
765
0м
9
Закрытый
5.1
Домашнее задание. Классификация текста с помощью RNN
↗
765
765
0м 21с
9
6. Языковое моделирование
2 урока
1 263
767
13м
34
Закрытый
6.1
Лекция. Языковое моделирование. Антон Земеров
↗
701
420
13м 35с
21
Закрытый
6.2
Семинар. Языковое моделирование. Антон Земеров
↗
562
347
0м 22с
13
7. Домашнее задание. Языковое моделирование
1 урок
642
642
0м
11
Закрытый
7.1
Домашнее задание. Языковое моделирование
↗
642
642
0м 21с
11
8. Машинный перевод и механизм Attention
3 урока
1 690
1 276
4м
39
Закрытый
8.1
Лекция. Машинный перевод и механизм Attention
↗
684
458
3м 57с
29
Закрытый
8.2
Семинар. Машинный перевод
↗
517
329
0м 12с
5
Закрытый
8.3
Дополнительные материалы
↗
489
489
1м 3с
5
9. Архитектура Transformer
3 урока
1 621
1 188
2м
39
Закрытый
9.1
Лекция. Attention и трансформер. Татьяна Гайнцева
↗
657
415
1м 48с
22
Закрытый
9.2
Семинар. Attention и трансформеры. Игорь Щукин
↗
515
324
0м 18с
13
Закрытый
9.3
Дополнительные материалы
↗
449
449
1м 3с
4
10. Предобучение и дообучение языковых моделей
2 урока
1 002
605
4м
30
Закрытый
10.1
Лекция. Предобучение и файнтьюнинг LM. Антон Земеров
↗
546
329
3м 12с
16
Закрытый
10.2
Семинар. Файнтьюнинг BART для суммаризации. Антон Земеров
↗
456
276
0м 22с
14
11. Домашнее задание. Предобучение и дообучение языковых моделей
1 урок
537
537
0м
3
Закрытый
11.1
Домашнее задание. Трансформеры
↗
537
537
0м 15с
3
12. От GPT до GPT-3. Zero-shot Learning.
1 урок
504
300
1м
25
Закрытый
12.1
Лекция. GPT-модели
↗
504
300
1м 52с
25
13. GPT-2, GPT-3, RAG
2 урока
891
541
1м
29
Закрытый
13.1
Лекция. GP2 и далее
↗
438
290
1м 35с
22
Закрытый
13.2
Семинар. RAG
↗
453
251
0м 19с
7
14. Домашнее задание. RAG
1 урок
471
471
0м
4
Закрытый
14.1
Домашнее задание. RAG
↗
471
471
0м 22с
4
15. Интерпретируемость трансформеров
2 урока
369
214
1м
12
Закрытый
15.1
Лекция. Интерпретируемость трансформеров.
↗
345
190
1м 33с
12
Закрытый
15.2
Семинар. Интерпретируемость трансформеров.
↗
24
24
0м 17с
0
16. Детекция сгенерированных текстов
2 урока
556
334
1м
18
Закрытый
16.1
Лекция. Детекция сгенерированных текстов.
↗
309
188
0м 17с
11
Закрытый
16.2
Семинар. Детекция сгенерированных текстов.
↗
247
146
0м 14с
7
17. Домашнее задание. Детекция сгенерированных текстов.
1 урок
317
317
0м
0
Закрытый
17.1
Домашнее задание. Детекция сгенерированных текстов.
↗
317
317
0м 6с
0
18. Введение в обработку аудио
1 урок
300
207
34м
7
Закрытый
18.1
Лекция. Введение в обработку аудио.
↗
300
207
34м 26с
7
19. Домашнее задание. Введение в обработку аудио
1 урок
17
17
0м
0
Закрытый
19.1
Домашнее задание. Введение в обработку аудио
↗
17
17
-
0
20. Модуль для дополнительных баллов
1 урок
1
1
0м
0
Закрытый
20.1
Урок для дополнительных баллов
↗
1
1
-
0
21. Итоговый проект
1 урок
302
302
2м
4
Закрытый
21.1
Итоговый проект. Описание и форма сдачи
↗
302
302
2м 32с
4