Курс на Stepik
Обложка курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров» на Stepik
2 890 ₽

Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Погрузитесь в мир обработки естественного языка и узнайте, как машины “понимают” тексты. За 8 модулей вы пройдёте путь от простых эмбеддингов до мощных трансформеров вроде BERT и RuBERT. Вас ждут реальные практики, мини-проекты и пошаговые инструкции. Всё максимально прикладное — вы сразу применяете знания на деле и создаёте собственный NLP-проект. После завершения курса получите сертификат Stepik.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Учеников на курсе 35
Сертификаты, выданные на курсе «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Сертификатов выдано 8
Отзывы о курсе «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Количество уроков 28
Тесты в курсе «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Количество квизов 263
Время прохождения курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Время прохождения курса
Стоимость курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Стоимость курса 2 890 ₽
Обновления курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Обновления курса
Дата публикации курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Понимать, как работает NLP и где оно применяется в реальном мире
  • Проводить предобработку текста (токенизация, лемматизация, удаление пунктуации и стоп-слов)
  • Преобразовывать текст в числовой формат с помощью Bag-of-Words и TF-IDF
  • Работать с эмбеддингами: Word2Vec, GloVe, FastText
  • Измерять сходство слов и находить синонимы по контексту
  • Применять модели Transformer, BERT и RuBERT для классификации и NER
  • Выполнять тонкую настройку (fine-tuning) под конкретные задачи
  • Генерировать и суммаризировать тексты с помощью современных моделей
  • Анализировать русскоязычные тексты с учётом морфологии
  • Создавать и презентовать собственный NLP-проект для портфолио

О курсе

Погрузитесь в мир обработки естественного языка и узнайте, как машины “понимают” тексты. За 8 модулей вы пройдёте путь от простых эмбеддингов до мощных трансформеров вроде BERT и RuBERT. Вас ждут реальные практики, мини-проекты и пошаговые инструкции. Всё максимально прикладное — вы сразу применяете знания на деле и создаёте собственный NLP-проект. После завершения курса получите сертификат Stepik.

Для кого этот курс

Для тех, кто хочет войти в Data Science через NLP Для студентов и начинающих ML-специалистов Для аналитиков и разработчиков, которые хотят автоматизировать работу с текстами Для всех, кто мечтает научить модель “понимать” язык человека

Начальные требования

Базовые знания Python

Желание осваивать современные технологии шаг за шагом

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Пошаговые текстовые лекции с примерами кода

Интерактивные практики и мини-проекты

Разбор реальных задач: классификация, NER, генерация

Поддержка и обратная связь на каждом этапе

Финальный проект и сертификат Stepik

Сертификат курса Погружение в NLP: от эмбеддингов до трансформеров

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 8 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Навыки, востребованные в AI и Data Science
  • Понимание, как работают современные модели вроде BERT, GPT, T5
  • Опыт применения популярных библиотек (nltk, spaCy, Hugging Face)
  • Понимание принципов эмбеддингов, attention и fine-tuning
  • Реальные мини-проекты для портфолио
  • Сертификат Stepik, подтверждающий вашу компетенцию в NLP
  • Понимание, как адаптировать модели под русский язык и свои данные
  • Практические навыки, ценящиеся работодателями в сфере AI и аналитики

Нагрузка

6-7 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям