Курс на Stepik
Обложка курса «Основы обработки естественного языка (NLP)» на Stepik
3 500₽ -25%
--:--:--
2 625 ₽

Основы обработки естественного языка (NLP) ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по обработке естественного языка для тех, кто давно хотел разобраться с большими текстовыми данными.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Учеников на курсе 4
Сертификаты, выданные на курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Основы обработки естественного языка (NLP)»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Количество уроков 31
Тесты в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Количество квизов 134
Задачи с кодом в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Количество задач с кодом 53
Время прохождения курса «Основы обработки естественного языка (NLP)»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Основы обработки естественного языка (NLP)»Стоимость курса 3 500 ₽ —
Обновления курса «Основы обработки естественного языка (NLP)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы обработки естественного языка (NLP)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы обработки естественного языка (NLP)»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)» 6 разделов Уроки в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)» 31 урок Тесты в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)» 134 теста Задачи в курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)» 53 задачи Время прохождения курса «Основы обработки естественного языка (NLP)» 1 ч. Последнее обновление курса «Основы обработки естественного языка (NLP)» обн. 26 мая 2026

1. Что такое NLP

4 урока
Закрытый
1.1 Зачем нужно знать про NLP? ↗
4
1
-
0
Закрытый
1.2 Текст как данные ↗
3
1
-
0
Закрытый
1.3 Основные задачи NLP ↗
4
1
-
0
Закрытый
1.4 Этика и ограничения ↗
3
1
-
0

2. Python для NLP

9 уроков
Закрытый
2.1 Основы Python ↗
4
2
-
0
Закрытый
2.2 Jupyter Notebook ↗
3
1
-
0
Закрытый
2.3 Работа со строками и файлами. Часть 1 ↗
3
1
-
0
Закрытый
2.4 Работа со строками и файлами. Часть 2 ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.5 Списки и словари для работы с текстами. Часть 1 ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.6 Списки и словари для работы с текстами. Часть 2 ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.7 Введение в Pandas ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.8 Введение в Pandas. Практикум ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.9 Основные библиотеки Python, используемые в NLP ↗
2
1
-
0

3. Предобработка

5 уроков
Закрытый
3.1 Особенности работы с текстовыми данными ↗
2
1
-
0
Закрытый
3.2 Базовые способы очистки текстов ↗
3
1
-
0
Закрытый
3.3 Лемматизация и стемминг ↗
3
1
-
0
Закрытый
3.4 Регулярные выражения. Часть 1 ↗
3
1
-
0
Закрытый
3.5 Регулярные выражения. Часть 2 ↗
3
1
-
0

4. Векторизация

3 урока
Закрытый
4.1 Что такое векторизация ↗
2
1
-
0
Закрытый
4.2 Популярные способы векторизации ↗
2
1
-
0
Закрытый
4.3 Способы предобработки ↗
2
1
-
0

5. ML для NLP

4 урока
Закрытый
5.1 ML в NLP ↗
3
1
-
0
Закрытый
5.2 Основные модели и их работа ↗
3
1
-
0
Закрытый
5.3 ML-пайплайн ↗
3
1
-
0
Закрытый
5.4 Ограничения классических методов ↗
2
1
-
0

6. Современные методы

6 уроков
Закрытый
6.1 Что такое нейросеть ↗
3
1
-
0
Закрытый
6.2 Что такое языковая модель ↗
2
1
-
0
Закрытый
6.3 Внимание и трансформеры ↗
2
1
-
0
Закрытый
6.4 Что такое LLM ↗
3
1
-
0
Закрытый
6.5 Идея переноса обучения, BERT и GPT ↗
2
1
-
0
Закрытый
6.6 Transformers ↗
2
1
-
0