Курс на Stepik
Обложка курса «Нейронные сети и обработка текста» на Stepik
Бесплатно

Stepik Awards 2020 — Номинант в номинации «Лучший бесплатный курс»: курс «Нейронные сети и обработка текста» Нейронные сети и обработка текста 4.800

Открыть на
STEPIK.ORG

Современные методы автоматической обработки текста -- это поиск по смыслу, машинный перевод, чат-боты, построение баз знаний... Как к этому подступиться? Больше практики! Авторы курса, эксперты Центра ИИ Samsung, доступным языком рассказывают, как начать работать с текстами при помощи нейросетей.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Нейронные сети и обработка текста»Учеников на курсе 54 427
Сертификаты, выданные на курсе «Нейронные сети и обработка текста»Сертификатов выдано 3 876
Отзывы о курсе «Нейронные сети и обработка текста»Отзывов получено 120
Рейтинг курса «Нейронные сети и обработка текста»Рейтинг курса 4.800
Уроки в курсе «Нейронные сети и обработка текста»Количество уроков 36
Тесты в курсе «Нейронные сети и обработка текста»Количество квизов 148
Задачи с кодом в курсе «Нейронные сети и обработка текста»Количество задач с кодом 20
Время прохождения курса «Нейронные сети и обработка текста»Время прохождения курса
Обновления курса «Нейронные сети и обработка текста»Обновления курса
Дата публикации курса «Нейронные сети и обработка текста»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Нейронные сети и обработка текста»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

Мы рекомендуем наш курс всем, кто уже имеет базовые знания в машинном обучении и хочет научиться применять нейронные сети для решения задач обработки текстов на естественном языке (NLP, Natural Language Processing).

Авторы курса "Нейронные сети и обработка текста" — эксперты московского Центра искусственного интеллекта Samsung, специалисты в области машинного обучения — преподносят свои знания в доступной форме и в таком объёме, который позволит ориентироваться в современных технологиях в области NLP.

Этот онлайн-курс является частью трека по искусственному интеллекту социально-образовательной программы для ВУЗов "IT Академия Samsung", которая стартовала в 2019 году в МГУ и ЮФУ. Если Ваш ВУЗ хочет вступить в программу "IT Академия Samsung", пишите нам на электронную почту info@innovationcampus.ru.

---

Как построен наш курс? Мы начнём с разговора о языке: почему он такой удобный для людей и сложный для машин. Затем мы сформируем высокоуровневую картину предметной области, расскажем об основных понятиях и задачах. После введения мы разберём классические методы, подходящие, например, для определения тематики документа. 

А затем начнутся нейросети! Мы расскажем, как подготавливать данные, извлекать "смыслы" слов из текстов, генерировать тексты, разбирать их структуру, выделять наименования объектов, и даже обучать нейросеть искать ответы на вопросы!

Кроме лекций Вас ждут практические семинары. В завершение мы предложим Вам решить сложную прикладную задачу в области NLP.

О курсе

Современные методы автоматической обработки текста -- это поиск по смыслу, машинный перевод, чат-боты, построение баз знаний... Как к этому подступиться? Больше практики! Авторы курса, эксперты Центра ИИ Samsung, доступным языком рассказывают, как начать работать с текстами при помощи нейросетей.

Для кого этот курс

Приглашаем продвинутых в математике старшеклассников, студентов и профессионалов. Всех, кто уже имеет базовые знания в машинном обучении и хочет научиться применять нейронные сети для решения задач обработки текстов на естественном языке.

Начальные требования

Курс рассчитан на слушателей, которые немного разбираются в области машинного обучения.

Что нужно, чтобы приступить к курсу?

1. Иметь базовые знания о работе нейронных сетей
2. Иметь базовые знания в области математической статистики
3. Быть готовым программировать на Python

Перед началом рекомендуем пройти курс "Нейронные сети и компьютерное зрение".

Преподаватели курса

Сертификат курса Нейронные сети и обработка текста

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 3 876 учеников получили сертификат.

Нагрузка

3-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям