Чему вы научитесь

Понимание основ Обработки Естественного Языка (NLP) при помощи моделей Transformer: Вы получите твердое понимание основ NLP и того, как работают нейросети-трансформеры. Это знание будет служить основой для более глубокого понимания и применения NLP в ваших собственных проектах, будь то ваш собственный стартап или проекты для компании в которой вы работете на данный момент.
Использование библиотек Hugging Face: Вы научитесь работать с основными библиотеками Hugging Face, включая Transformers, Datasets, Tokenizers и Accelerate. Это даст вам понимание набора инструментов от самой популярной NLP библиотеки В МИРЕ!
Настройка и использование моделей Transformer: Вы научитесь настраивать модели Transformer на конкретных наборах данных и использовать эти модели для решения задач NLP. Это навык, который будет полезен в любом проекте!.
Решение задач связанных с Обработкой Естественного Язка (NLP): Вы научитесь решать такие задачи, как: классификация текста, генерация текста, анализ тональности и многие другие. Это даст вам возможность применять NLP в широком спектре областей и проектов.
Создание и оптимизация моделей для производственных сред: Вы научитесь создавать и оптимизировать модели для использования в производственных средах. Это важный навык для любого специалиста по машинному обучению, который хочет не просто иметь теоретические навыки, но прежде всего внедрять свою работу в реальный мир.
Совместная работа и обмен результатами с сообществом: Вы научитесь делиться своими результатами и работать с сообществом Hugging Face. Это поможет вам стать частью глобального сообщества специалистов по машинному обучению и NLP.

О курсе

Этот курс - всестороннее и глубокое погружение в обработку естественного языка (NLP), предоставляющее учащимся все необходимые навыки и знания для работы с современными технологиями NLP

Одним из ключевых преимуществ курса является его практическая направленность.

Мы научимся писать своих чат ботов, создадим свой аналог copilot, научимся суммаризировать статьи, генерации текста, распознованию именованных сущностей, механике ботов, которые могут отвечать на вопросы по предоставленному материалу и обучим свою собственную языковую модель с нуля!

Каждый модуль включает в себя практические задания и проекты, которые позволяют учащимся применять изученные концепции и навыки в реальных ситуациях.

Уроки подкреплены ноутбуками с кодом, которые вы можете скачать и применять.

Из-за специфики работы с нейронными сетями и ноутбуками, практические задания встроены прямо в них.

Для кого этот курс

Специалисты по машинному обучению: Если вы уже работаете в области машинного обучения и хотите расширить свои навыки и знания в области обработки естественного языка, этот курс идеально подходит для вас. Начинающие исследователи в области NLP: Если вы новичок в области NLP и ищете курс, который поможет вам быстро освоиться и начать работать над реальными проектами, этот курс предоставит вам необходимые знания и навыки. Разработчики программного обеспечения: Если вы разработчик программного обеспечения и хотите внедрить функции NLP в свои приложения или услуги, этот курс поможет вам понять, как это сделать. Студенты и исследователи: Если вы студент или исследователь, интересующийся областью машинного обучения и NLP, этот курс даст вам глубокое понимание темы и поможет в ваших академических исследованиях. Любители технологий: Если вы просто любите технологии и хотите узнать больше о том, как машины могут понимать и генерировать естественный язык, этот курс предоставит вам интересное и доступное введение в тему.

Начальные требования

Знание Python: Этот курс требует хорошего знания Python, так как все примеры кода и упражнения будут на этом языке. Вы должны быть комфортно знакомы с основами Python, включая переменные, циклы, функции и классы.
Основы глубокого обучения: Хотя курс включает в себя введение в некоторые концепции глубокого обучения, он будет полезнее, если у вас уже есть некоторое понимание этой области.
Базовые знания в области машинного обучения: Понимание основных концепций машинного обучения, таких как обучение с учителем и без учителя, классификация, регрессия и оценка модели, будет полезным.
Основы работы с данными: Вы должны быть знакомы с основами работы с данными в Python, включая использование библиотек, таких как pandas и numpy.
Основы линейной алгебры и статистики: Некоторые знания линейной алгебры и статистики также будут полезны, хотя курс включает в себя некоторые вспомогательные материалы по этим темам.
Минимальное знание английского: не секрет, что термины из машинного обучения или просто программирования написаны на английском языке, в виде названия функций, метрик и прочего. Базового знания технического английского будет вполне достаточно (в курсе достаточно объяснений и отсылок)
Мотивация и любознательность: Наконец, самое важное требование - это ваше желание учиться и изучать новые концепции. Этот курс предлагает много возможностей для обучения и экспериментов, и ваша мотивация и любознательность будут ключевыми факторами вашего успеха.

Не волнуйтесь, если у вас не хватает каких-то начальных знаний - курс практический, с множеством примеров решения задач, подробными пошаговыми объяснениями и ссылками на обучающие ресурсы, где вы можете подтянуть знания по каким-то вопросам, которые вам кажутся не до конца понятными.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Онлайн-материалы для самостоятельного изучения: Весь курс представлен в виде онлайн-материалов, которые вы можете изучать в своем собственном темпе. Это включает в себя текстовые объяснения, примеры кода, практические задания прямо в ноутбуках и тесты.
Практические задания: Каждая глава курса включает в себя практические задания, которые помогут вам применить изученные концепции и навыки. Это может включать в себя написание кода, анализ данных, настройку и обучение моделей и многое другое.
Проекты: В конце некоторых разделов курса вы будете работать над проектами, которые позволят вам применить все, что вы узнали, к реальным задачам. Это может включать в себя создание своих собственных моделей NLP, оптимизацию их для производственных сред и даже публикацию ваших результатов на Hugging Face Hub.
Время обучения: Каждый модуль курса разработан так, чтобы еге можно было завершить за одну неделю, с примерно 6-8 часами работы в неделю. Однако вы можете изучать материалы в своем собственном темпе и затрачивать столько времени, сколько вам нужно, чтобы полностью понять материал (какие-то материалы будут легче, какие-то сложней).

Программа курса

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

Доступ к высококачественным материалам для обучения: Весь курс состоит из тщательно подготовленных материалов, включая текстовые объяснения, примеры кода, практические задания, ноутбуки с кодом, которые вы можете скачать себе и пользоваться вечно.
Практические задания и проекты: Вы получите доступ к ряду практических заданий и проектов, которые помогут вам применить изученные концепции и навыки в реальных ситуациях.
Сообщество поддержки: Вы станете частью сообщества, где вы сможете задавать вопросы, обмениваться идеями и получать обратную связь от других учащихся и автора курса.
Навыки, применимые в реальном мире: Вы получите навыки, которые вы сможете применить в реальном мире, включая использование библиотек Hugging Face, настройку и использование моделей Transformer, решение распространенных задач NLP и многое другое.
Портфолио проектов: По окончании курса у вас будет портфолио проектов, которые вы сможете показать потенциальным работодателям или использовать как основу для дальнейших исследований и обучения.
Вы сможете двигаться дальше к применению трансформеров к задачам работы с изображениями, видео, звуком или больших языковых моделей с применением, например, библиотеки Langchain.