Курс на Stepik
Обложка курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях» на Stepik
3 900₽ -50%
--:--:--
1 950 ₽

Рекуррентные сети в NLP и приложениях ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях. Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP".

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Учеников на курсе 65
Сертификаты, выданные на курсе «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Сертификатов выдано 6
Отзывы о курсе «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Количество уроков 21
Тесты в курсе «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Количество квизов 75
Задачи с кодом в курсе «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Количество задач с кодом 7
Время прохождения курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Стоимость курса 3 900 ₽ —
Обновления курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Рекуррентные сети в NLP и приложениях»Последнее обновление — ———

Чему вы научитесь

  • Узнаете как работают рекуррентные нейронные сети
  • Научитесь работать с фреймворком PyTorch
  • Сможете решать задачи генерации текстов при помощи RNN
  • Узнаете, как RNN используются в других областях
  • Создадите итоговый проект, оформленный в виде FastAPI-сервиса

О курсе

Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях. Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP".

Для кого этот курс

Курс подойдет всем, кто интересуется областью автоматической обработки текстов (Natural Language Processing) и в особенности Deep Learning-подходами для решения задач из области NLP.

Начальные требования

Для успешного освоения курса участники должны уметь писать код на языке Python и быть знакомыми с базовыми NLP-подходами. Рекомендуется к прохождению первый курс из линейки:  "Основы нейронных сетей и NLP".

Преподаватели курса

Аватар Елена Кантонистова
Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
★ 4.8
24 курса 34 158
→

Как проходит обучение

Курс проходит в смешанном формате:

  • вебинары в Zoom с преподавателями дважды в неделю
  • после каждого занятия открывается соответствующий модуль на степике с материалами занятия, квизами и домашним заданием
  • для слушателей курса есть закрытый чат в телеграме для оперативного взаимодействия с командой и ответов на любые вопросы по темам курса
  • ревью проектного задания в конце курса!
Сертификат курса Рекуррентные сети в NLP и приложениях

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 6 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • В результате прохождения курса вы получите теоретические и практические знания о применении рекуррентных нейронных сетей в области NLP и других областях, а также создадите веб-сервис, применяющий обученную вами нейросеть для генерации текстов.

Расскажите о курсе друзьям