Поиск
Искать только в заголовках
Автор:
Искать только в заголовках
Автор:
Главная
Отзывы
Получить доступ
Стол заказов
FAQ
Обновление ссылок
Заработать
Поддержка
Вход
Регистрация
Поиск
Искать только в заголовках
Автор:
Искать только в заголовках
Автор:
Меню
Установить приложение
Установить
Ответить в теме
Главная
Каталог курсов
IT, ИИ, программирование, тестирование, аналитика
Stepik - Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025)
JavaScript отключён. Для полноценно использования нашего сайта, пожалуйста, включите JavaScript в своём браузере.
Вы используете устаревший браузер. Этот и другие сайты могут отображаться в нем неправильно.
Необходимо обновить браузер или попробовать использовать
другой
.
Сообщение
<blockquote data-quote="Виктория" data-source="post: 5837" data-attributes="member: 8"><p><strong>Stepik - Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025)</strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>[ATTACH=full]1681[/ATTACH]</strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>Слив курса Рекуррентные сети в NLP и приложениях [stepik] [Елена Кантонистова]</strong></p><p>Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях.</p><p>Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP".</p><p></p><p><strong>Чему вы научитесь:</strong></p><p>Узнаете как работают рекуррентные нейронные сети</p><p>Научитесь работать с фреймворком PyTorch</p><p>Сможете решать задачи генерации текстов при помощи RNN</p><p>Узнаете, как RNN используются в других областях</p><p>Создадите итоговый проект, оформленный в виде FastAPI-сервиса</p><p></p><p><strong>Слушатели курса освоят следующие темы:</strong></p><p>Повторят основы NLP (ML-подходы, w2v, fasttext)</p><p>Освоят продвинутые методы Python и познакомятся с фреймворком PyTorch</p><p>Узнают как работают рекуррентные нейронные сети</p><p>Применят RNN на практике</p><p>Освоят фреймворк FastAPI</p><p>Сделают итоговый проект с использованием RNN и FastAPI</p><p>Узнают о приложениях RNN в других областях</p><p></p><p><strong>Для кого этот курс:</strong></p><p>Курс подойдет всем, кто интересуется областью автоматической обработки текстов (Natural Language Processing) и в особенности Deep Learning-подходами для решения задач из области NLP.</p><p></p><p><strong>Программа курса:</strong></p><p>Организация курса</p><p>Основы NLP: recap</p><p>Рекуррентные нейронные сети</p><p>Введение в PyTorch</p><p>Рекуррентные сети: практика — 1</p><p>Рекуррентные сети: практика — 2</p><p>Приложения RNN</p><p>Ванильный веб-сервис на FastAPI</p><p>Итоговый проект</p><p></p><p><strong>Ваш преподаватель: Елена Кантонистова</strong></p><p>Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)</p><p></p><p><strong>Продажник:</strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>*** Hidden text: cannot be quoted. ***</strong></p><p><strong></strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>Скачать:</strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>*** Hidden text: cannot be quoted. ***</strong></p><p><strong></strong></p></blockquote><p></p>
[QUOTE="Виктория, post: 5837, member: 8"] [B]Stepik - Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025) [ATTACH type="full"]1681[/ATTACH] Слив курса Рекуррентные сети в NLP и приложениях [stepik] [Елена Кантонистова][/B] Интенсив посвящен рекуррентным нейронным сетям, применяющимся для решения широкого класса задач в области NLP, а также их приложениям в других областях. Курс является вторым в линейке курсов по Natural Language Processing после курса "Основы нейронных сетей и NLP". [B]Чему вы научитесь:[/B] Узнаете как работают рекуррентные нейронные сети Научитесь работать с фреймворком PyTorch Сможете решать задачи генерации текстов при помощи RNN Узнаете, как RNN используются в других областях Создадите итоговый проект, оформленный в виде FastAPI-сервиса [B]Слушатели курса освоят следующие темы:[/B] Повторят основы NLP (ML-подходы, w2v, fasttext) Освоят продвинутые методы Python и познакомятся с фреймворком PyTorch Узнают как работают рекуррентные нейронные сети Применят RNN на практике Освоят фреймворк FastAPI Сделают итоговый проект с использованием RNN и FastAPI Узнают о приложениях RNN в других областях [B]Для кого этот курс:[/B] Курс подойдет всем, кто интересуется областью автоматической обработки текстов (Natural Language Processing) и в особенности Deep Learning-подходами для решения задач из области NLP. [B]Программа курса:[/B] Организация курса Основы NLP: recap Рекуррентные нейронные сети Введение в PyTorch Рекуррентные сети: практика — 1 Рекуррентные сети: практика — 2 Приложения RNN Ванильный веб-сервис на FastAPI Итоговый проект [B]Ваш преподаватель: Елена Кантонистова[/B] Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД) [B]Продажник: *** Hidden text: cannot be quoted. *** Скачать: *** Hidden text: cannot be quoted. *** [/B] [/QUOTE]
Вставить цитаты...
Имя
Проверка
Ответить
Главная
Каталог курсов
IT, ИИ, программирование, тестирование, аналитика
Stepik - Рекуррентные сети в NLP и приложениях (2025)
Верх
Низ
