![Обложка курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)» на Stepik](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/196142/cover_dLZWnQI/f5772a02869d297a8c6632f8c7d74b55.jpg "[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024) — рейтинг 5.0, 2 560 учеников")
![Количество учеников на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/study.png){kind=icon}
![Сертификаты, выданные на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/certificate.png){kind=icon}
![Отзывы о курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/rewiew.png){kind=icon}
![Рейтинг курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/star.png){kind=icon}
![Дата публикации курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/date_publ.png){kind=icon}
Содержание курса
![Разделы в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/package.png){kind=icon}
25
разделов
![Уроки в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/text.png){kind=icon}
36
уроков
![Тесты в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/quiz.png){kind=icon}
4
теста
![Задачи в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/code.png){kind=icon}
3
задачи
![Время прохождения курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/time_clock.png){kind=icon}
1 ч.
![Последнее обновление курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 2, осень 2024)»](/static/images/icons/last_update.png){kind=icon}
обн. 25 января 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
1 007
1 007
0м
4
Закрытый
3.1
Ранжирование текстов на основе эмбеддингов
↗
1 007
1 007
0м 24с
4
4. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
2 урока
1 291
1 059
6м
32
Закрытый
4.1
Лекция. Рекуррентные нейронные сети. Татьяна Гайнцева
↗
727
495
6м 6с
22
Закрытый
4.2
Семинар. Классификация текста с помощью RNN. Антон Земеров
↗
564
564
0м 21с
10
5. Домашнее задание. Классификация текста с помощью RNN
1 урок
641
641
0м
5
Закрытый
5.1
Домашнее задание. Классификация текста с помощью RNN
↗
641
641
0м 21с
5
6. Языковое моделирование
2 урока
969
825
7м
32
Закрытый
6.1
Лекция. Языковое моделирование. Антон Земеров
↗
541
397
7м 45с
23
Закрытый
6.2
Семинар. Языковое моделирование. Антон Земеров
↗
428
428
0м 11с
9
7. Домашнее задание. Языковое моделирование
1 урок
482
482
0м
3
Закрытый
7.1
Домашнее задание. Языковое моделирование
↗
482
482
0м 22с
3
8. Машинный перевод и механизм Attention
3 урока
3 261
3 009
2м
103
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
Закрытый
8.3
Дополнительные материалы
↗
992
992
1м 4с
21
9. Архитектура Transformer
3 урока
2 869
2 628
2м
68
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
↗
340
340
1м 4с
2
10. Предобучение и дообучение 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 дообучение языковых моделей
1 урок
1 234
425
1м
-10
Закрытый
11.1
Домашнее задание. Трансформеры
↗
1 234
425
1м 14с
-10
12. От GPT до GPT-3. Zero-shot Learning.
1 урок
476
295
1м
18
Закрытый
12.1
Лекция. GPT-модели
↗
476
295
1м 33с
18
13. ChatGPT. Instruction Tuning & RLHF. RAG
2 урока
739
459
1м
12
Закрытый
13.1
Лекция. ChatGPT. Instruction Tuning & RLHF
↗
359
248
1м 32с
10
Закрытый
13.2
Семинар. RAG
↗
380
211
1м 33с
2
14. Домашнее задание. RAG
2 урока
746
71
1м
5
Закрытый
14.1
Домашнее задание. RAG
↗
460
30
0м 26с
5
Закрытый
14.2
Домашнее задание. RAG
↗
286
41
1м 59с
0
15. Интерпретируемость трансформеров
1 урок
324
36
0м
2
Закрытый
15.1
Лекция. Интерпретируемость трансформеров.
↗
324
36
0м 18с
2
16. Домашнее задание. Внутри языковых моделей.
1 урок
219
219
0м
0
Закрытый
16.1
test
↗
219
219
0м 1с
0
17. Детекция сгенерированных текстов
2 урока
245
51
0м
2
Закрытый
17.1
Лекция. Детекция сгенерированных текстов.
↗
194
29
0м 10с
1
Закрытый
17.2
Семинар. Детекция сгенерированных текстов.
↗
51
22
0м 18с
1
18. Домашнее задание. Детекция сгенерированных текстов.
1 урок
195
195
0м
0
Закрытый
18.1
Домашнее задание. Детекция сгенерированных текстов.
↗
195
195
0м 4с
0
19. Дистилляция больших моделей
1 урок
170
32
0м
0
Закрытый
19.1
test
↗
170
32
0м 9с
0
20. Домашнее задание. Дистилляция больших моделей
1 урок
137
137
0м
0
Закрытый
20.1
test
↗
137
137
0м 1с
0
21. Задачи NLP. Суммаризация текста и диалоговые системы
1 урок
145
145
0м
0
Закрытый
21.1
test
↗
145
145
0м 1с
0
22. Домашнее задание. Задачи NLP.
1 урок
120
24
0м
0
Закрытый
22.1
test
↗
120
24
0м 8с
0
23. Введение в обработку аудио
1 урок
59
27
34м
0
Закрытый
23.1
test
↗
59
27
34м 30с
0
24. Домашнее задание. Введение в обработку аудио
1 урок
91
91
0м
0
Закрытый
24.1
test
↗
91
91
0м 2с
0
25. Итоговый проект
1 урок
114
114
2м
0
Закрытый
25.1
Итоговый проект. Описание и форма сдачи
↗
114
114
2м 32с
0