Чему вы научитесь
- Разберетесь в теоретическом устройстве механизма внимания
- Узнаете как работают трансформеры
- Научитесь обучать трансформеры на PyTorch самостоятельно
- Познакомитесь с библиотекой huggingface
- Создадите приложение при помощи streamlit
О курсе
Курс посвящен трансформерам - самой востребованной архитектуре нейронных сетей для решения задач в области NLP и приложениях. На курсе подробно разобрано теоретическое устройство трансформеров, много практики на Python, а также проектное задание: сервис, реализующий применение трансформера для решения NLP-задачи.
Для кого этот курс
Курс подойдет слушателям, увлеченным областью NLP и Deep Learning в целом. Мы ожидаем, что слушатели знакомы с классическими ML- и DL-моделями, а также имеют хороший опыт обучения моделей в Python.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса от участников ожидается знание классических алгоритмов машинного обучения и базовых DL-архитектур, а также умение обучать ML- и DL-модели в Python.
Рекомендуются к прохождению первые два курс из линейки: "Основы нейронных сетей и NLP" и "Рекуррентные сети в NLP и приложениях".
Преподаватели курса
34 158
Как проходит обучение
Курс проходит в смешанном формате:
- вебинары в Zoom с преподавателями 1 раз 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
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 2 учеников получили сертификат.