NLP / Natural Language Processing

Кому адресован этот курс

Программа ориентирована на специалистов в области Data Science, аналитиков данных и профессионалов, занимающихся машинным обучением, которые хотят углубиться в технологии обработки естественного языка.

Что такое обработка естественного языка (Natural Language Processing)

Natural Language Processing (NLP) представляет собой междисциплинарное направление, объединяющее лингвистику, информатику и искусственный интеллект. Оно использует методы машинного обучения для анализа и понимания человеческой речи и текста. В курсе рассматриваются разнообразные современные модели — от классических ResNet и EfficientNet до передовых Vision Transformers, таких как MViT.

Требуемые предварительные знания

• Базовое владение Python;
• Знания в области линейной алгебры, математического анализа и статистики;
• Начальные навыки работы с ML-библиотеками (pandas, sklearn), а также понимание линейной и логистической регрессии.

Какие возможности откроет этот курс

Многие базовые курсы по машинному обучению и глубокому обучению не обеспечивают достаточную подготовку для работы с задачами NLP. Для data scientists, стремящихся освоить автоматическую обработку текстов, требуется дополнительное, глубокое погружение в специфику области.

Этот курс сочетает фундаментальные теоретические знания и практические умения, сопоставимые с программами ведущих вузов, при этом уделяя особое внимание реальным кейсам и инструментам.

Что вы освоите после обучения:

• Эффективно работать с текстовыми данными;
• Собирать и парсить информацию с веб-ресурсов;
• Разрабатывать телеграм-ботов;
• Применять классические методы NLP для решения задач машинного обучения на текстах;
• Использовать нейросетевые модели на базе архитектуры трансформеров;
• Реализовывать модели трансформеров для широкого спектра задач в области обработки языка;
• Решать задачи распознавания именованных сущностей;
• Создавать системы вопрос-ответ.

В рамках курса рассматриваются актуальные и передовые методы, которые недавно вошли в обиход индустрии и ещё не получили широкого распространения в традиционных учебных программах. Особое внимание уделяется работе с русскоязычными моделями и обработке данных на русском языке.