Курс на Stepik
Обложка курса «Трансформеры в NLP и приложениях» на Stepik
3 900 ₽

Трансформеры в NLP и приложениях 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Трансформеры в NLP и приложениях»Учеников на курсе 104
Сертификаты, выданные на курсе «Трансформеры в NLP и приложениях»Сертификатов выдано 2
Отзывы о курсе «Трансформеры в NLP и приложениях»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Трансформеры в NLP и приложениях»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях»Количество уроков 20
Тесты в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях»Количество квизов 41
Задачи с кодом в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях»Количество задач с кодом 6
Время прохождения курса «Трансформеры в NLP и приложениях»Время прохождения курса
Стоимость курса «Трансформеры в NLP и приложениях»Стоимость курса 3 900 ₽
Обновления курса «Трансформеры в NLP и приложениях»Обновления курса
Дата публикации курса «Трансформеры в NLP и приложениях»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Трансформеры в NLP и приложениях»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях» 8 разделов Уроки в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях» 20 уроков Тесты в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях» 41 тест Задачи в курсе «Трансформеры в NLP и приложениях» 6 задач Время прохождения курса «Трансформеры в NLP и приложениях» 7 ч. Последнее обновление курса «Трансформеры в NLP и приложениях» обн. 1 год назад

О курсе

3 урока
1. О чем курс
2. Входное тестирование по Python
3. Тест по основам Deep Learning

NLP: recap

2 урока
1. NLP: recap
2. Соревнование

Введение в PyTorch

3 урока
1. Знакомство с PyTorch
2. Нейронные сети в PyTorch
3. Домашнее задание - 3

Attention

3 урока
1. Механизм внимания (attention) и self-attention
2. Attention на практике
3. Тест по attention

Трансформеры: теория

3 урока
1. Архитектура трансформеров
2. Batch and Layer Normalisation
3. Тест

Трансформеры: практика

2 урока
1. Трансформеры в Python
2. Домашнее задание

Решение различных задач NLP

3 урока
1. Поиск и исправление опечаток
2. Решение задачи NER
3. Домашнее задание

Проект по курсу

1 урок
1. Итоговый проект курса