Обработка естественного языка
Специализированный курс по обработке естественного языка. Научитесь работать с текстовыми данными, создавать чат-ботов, системы машинного перевода и анализировать тональность. Освойте современные языковые модели BERT, GPT и трансформеры.
Что входит в курс:
- 130 часов специализированного контента
- 60+ практических заданий по NLP
- 6 проектов с реальными датасетами
- Работа с API современных языковых моделей
- Создание собственного чат-бота
- Сертификат NLP специалиста
- Доступ к базе текстовых датасетов
Подробности курса
Программа обучения
13 модулей от основ лингвистики до продвинутых техник NLP. Токенизация, эмбеддинги, seq2seq модели, трансформеры. Практика с NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers.
Для кого этот курс
Подходит для ML-инженеров и разработчиков с базовыми знаниями Python и машинного обучения. Идеален для тех, кто хочет специализироваться в NLP и работе с текстовыми данными.
Технологии
Python, NLTK, spaCy, Gensim, Transformers, BERT, GPT, TensorFlow, PyTorch. Работа с API OpenAI, Anthropic. Векторные базы данных для семантического поиска.
Карьерные перспективы
NLP Engineer, Computational Linguist, Chatbot Developer, ML Engineer (NLP). Средняя зарплата от 180,000 ₽. Растущий спрос в индустрии.
Программа курса
Модуль 1-3: Основы NLP
Лингвистические основы. Токенизация и нормализация текста. Морфологический и синтаксический анализ. Стоп-слова и стемминг. N-граммы и языковые модели. Работа с NLTK и spaCy.
Модуль 4-6: Векторные представления
Bag of Words и TF-IDF. Word2Vec, FastText, GloVe. Contextual embeddings. Doc2Vec и paragraph vectors. Similarity measures. Визуализация эмбеддингов.
Модуль 7-10: Глубокое обучение для NLP
RNN и LSTM для текстов. Attention механизм. Seq2seq модели. Transformer архитектура. BERT и его варианты. GPT модели. Fine-tuning pre-trained моделей.
Модуль 11-13: Прикладные задачи
Классификация текстов. Sentiment analysis. Named Entity Recognition. Машинный перевод. Question Answering. Создание чат-ботов. Генерация текста.