Deep Learning (семестр 2, 2023 год)

Это второй семестр курса "Deep Learning" Школы глубокого обучения МФТИ, посвящённый обработке текстов и аудиосигналов с помощью нейросетей. Курс рассчитан на студентов, прошедших первый семестр нашего курса. Формат курса -- видеолекции и видеосеминары, а также практические домашние задания. Обучение проходит на…
Продвинутый уровень
6-9 часов в неделю

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
  • -- Работать с аудиофайлами и создавать нейросетевые модели для решения основных задач работы с аудио

О курсе

Школа глубокого обучения (Deep Learning School) – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института. Мы занимаемся разработкой курсов по искусственному интеллекту для школьников и студентов, интересующихся программированием и математикой. Занятия ведут преподаватели, выпускники и студенты ФПМИ МФТИ.

Данный курс посвящен использованию нейросетевых моделей для обработки естественного языка и аудиосигналов. В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект. 
По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий льготы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ.

Форма регистрации на курс. Данную форму нужно заполнить для получения диплома.

Чат в TG: @dls_spring2024_part2. Обязательно вступите в чат, чтобы узнавать все свежие новости о курсе!

Наш сайт: dls.samcs.ru

FAQ

Наша группа ВК

Для кого этот курс

Студенты и выпускники технических вузов, прошедшие 1 семестр курса "Deep Learning"

Начальные требования

-- Владеть фреймворком Pytorch для обучения нейросетей

-- Пройти 1 семестр курса "Deep Learning" (желательно)

Наши преподаватели

Программа курса

загружаем...
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно