Курс на Stepik
Обложка курса «Основы обработки естественного языка (NLP)» на Stepik
3 500 ₽

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 13
Сертификаты, выданные на курсе «Основы обработки естественного языка (NLP)»Сертификатов выдано 1
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

Что такое NLP

4 урока
1. Зачем нужно знать про NLP? ↗
2. Текст как данные ↗
3. Основные задачи NLP ↗
4. Этика и ограничения ↗

Python для NLP

9 уроков
1. Основы Python ↗
2. Jupyter Notebook ↗
3. Работа со строками и файлами. Часть 1 ↗
4. Работа со строками и файлами. Часть 2 ↗
5. Списки и словари для работы с текстами. Часть 1 ↗
6. Списки и словари для работы с текстами. Часть 2 ↗
7. Введение в Pandas ↗
8. Введение в Pandas. Практикум ↗
9. Основные библиотеки Python, используемые в NLP ↗

Предобработка

5 уроков
1. Особенности работы с текстовыми данными ↗
2. Базовые способы очистки текстов ↗
3. Лемматизация и стемминг ↗
4. Регулярные выражения. Часть 1 ↗
5. Регулярные выражения. Часть 2 ↗

Векторизация

3 урока
1. Что такое векторизация ↗
2. Популярные способы векторизации ↗
3. Способы предобработки ↗

ML для NLP

4 урока
1. ML в NLP ↗
2. Основные модели и их работа ↗
3. ML-пайплайн ↗
4. Ограничения классических методов ↗

Современные методы

6 уроков
1. Что такое нейросеть ↗
2. Что такое языковая модель ↗
3. Внимание и трансформеры ↗
4. Что такое LLM ↗
5. Идея переноса обучения, BERT и GPT ↗
6. Transformers ↗