Обработка естественного языка
Погрузитесь в мир обработки естественного языка. Создавайте умных чат-ботов, системы анализа текста, машинного перевода и работайте с современными языковыми моделями типа GPT.
Что входит в курс:
- 15 недель углубленного изучения NLP
- 120 видеолекций от экспертов
- Работа с NLTK, spaCy, Transformers
- 11 практических NLP-проектов
- Fine-tuning больших языковых моделей
- Доступ к API современных LLM
- Сертификат NLP-специалиста
О курсе
Обработка естественного языка (NLP) - это захватывающая область AI, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. С развитием больших языковых моделей, таких как GPT и BERT, NLP стала одной из самых перспективных областей для карьерного роста.
В этом курсе вы освоите весь спектр задач NLP: от базовой предобработки текста до создания сложных диалоговых систем и генерации контента. Научитесь работать с современными библиотеками и инструментами, включая Transformers от Hugging Face, OpenAI API, и классические библиотеки NLTK и spaCy.
Программа включает разработку чат-ботов, систем вопросов-ответов, анализ тональности текстов, машинный перевод, суммаризацию документов и генерацию текста. Вы создадите портфолио из 11 проектов, включая работу с русским и английским языками.
Программа курса
Модуль 1: Основы NLP (3 недели)
- Предобработка текстовых данных
- Токенизация, лемматизация, стемминг
- Работа с NLTK и spaCy
- Векторное представление слов: Word2Vec, GloVe
Модуль 2: Классические методы NLP (3 недели)
- Bag of Words и TF-IDF
- Классификация текстов
- Named Entity Recognition (NER)
- Part-of-Speech tagging
Модуль 3: Нейросетевые подходы (5 недель)
- RNN, LSTM для обработки текстов
- Seq2Seq модели и Attention
- Transformer архитектура
- BERT, GPT, T5: теория и практика
Модуль 4: Прикладные задачи (4 недели)
- Создание чат-ботов и виртуальных ассистентов
- Анализ тональности и эмоций
- Машинный перевод
- Генерация и суммаризация текста
- Fine-tuning больших языковых моделей
Требования к студентам
Необходимые навыки:
- Уверенное знание Python
- Опыт работы с NumPy и Pandas
- Базовое понимание машинного обучения
- Знакомство с нейронными сетями (желательно)
- Понимание основ лингвистики (плюс, но не обязательно)
Технические требования:
- Компьютер с процессором средней мощности
- Минимум 16 GB оперативной памяти
- GPU желателен, но не обязателен (можем использовать Google Colab)
- 50+ GB свободного места для датасетов и моделей
- Стабильное интернет-соединение
Рекомендуемое время на обучение:
Для эффективного освоения NLP рекомендуется выделять 13-17 часов в неделю на изучение материалов, выполнение практических заданий и работу над проектами.