Чему вы научитесь
- — Применять классические и нейросетевые алгоритмы для основных задач обработки текста: классификации текстов, языкового моделирования, машинного перевода, построения вопросно-ответных систем
- — Применять готовые модели обработки естественного языка для дообучения на конкретных задачах
- — Понимать, как устроены современные LLM: ChatGPT, LLama. Уметь использовать LLM для различных задач.
О курсе
Этот продвинутый курс рассчитан на участников, имеющих базовое представление о нейронных сетях и желающих углубить знания в области обработки естественного языка (NLP). Вы познакомитесь с фундаментальными концепциями, такими как рекуррентные нейронные сети, механизмы внимания и трансформеры, а также с современными подходами, включая RAG, интерпретируемость моделей и детекцию сгенерированных текстов.
Ссылки:
Форма регистрации на курс. Необходимо заполнить для получения диплома.
*Deep Learning School – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института.
Для кого этот курс
Начальные требования
- владение языком Python
- знание вузовской программы высшей математики (основы матричного исчисления, базовые понятия математического анализа и теории вероятностей)
- базовые знания работы нейронных сетей, владение языком PyTorch
Если у Вас возникают трудности с перечисленными требованиями, рекомендуем сначала пройти курс DLS 1 семестра.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Вас ждут видеолекции и видеосеминары, а также множество практических домашних заданий. Если у вас появятся вопросы, вы всегда можете задать их в чате курса в Telegram.
Программа курса
Что вы получаете
- 1.