Описание [Stepik] Трансформеры в NLP и приложениях (2024):
Курс посвящён трансформерам — наиболее востребованной архитектуре нейронных сетей для решения задач в области NLP и различных приложений. В рамках курса подробно рассматривается теоретическая структура трансформеров, множество практических заданий на Python, а также проектное задание: создание сервиса, использующего трансформер для решения задачи NLP.
Что вы узнаете:
- Теоретическую структуру механизма внимания.
- Принцип работы трансформеров.
- Самостоятельное обучение трансформеров на PyTorch.
- Знакомство с библиотекой huggingface.
- Создание приложения с использованием streamlit.
Также в курсе рассматриваются различные задачи из области NLP, для успешного решения которых требуются трансформенные архитектуры.
Для кого этот курс:
Курс подойдёт тем, кто интересуется областью NLP и Deep Learning в целом. Ожидается, что участники знакомы с классическими моделями машинного обучения и базовыми архитектурами DL, а также умеют обучать модели в Python.
Начальные требования:
Для успешного прохождения курса от участников ожидается знание классических алгоритмов машинного обучения и базовых архитектур DL, а также умение обучать модели в Python. Рекомендуется пройти первые два курса из линейки: «Основы нейронных сетей и NLP» и «Рекуррентные сети в NLP и приложениях».
Программа курса:
- О курсе.
- NLP: обзор.
- Введение в PyTorch.
- Attention.
- Трансформеры: теория.
- Трансформеры: практика.
- Библиотека huggingface для решения задач NLP.
- Решение различных задач NLP.
- Проект по курсу.
Подробнее:
Скачать курс [Stepik] Трансформеры в NLP и приложениях (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
