[stepik] Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025) Видеокурс

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".

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

Слушатели курса освоят следующие темы:
Повторят основы NLP (ML-подходы, w2v, fasttext)
Освоят продвинутые методы Python и познакомятся с фреймворком PyTorch
Узнают как работают рекуррентные нейронные сети
Применят RNN на практике
Освоят фреймворк FastAPI
Сделают итоговый проект с использованием RNN и FastAPI
Узнают о приложениях RNN в других областях

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.

Информация о видео
Название: Рекуррентные сети в NLP и приложениях
Автор: Елена Кантонистова
Год выхода: 2025
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: 10 часов 22 минуты

Файл
Формат: MP4/pdf
Видео: AVC, 640x360/1280x720, ~82 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 1.13 Gb