Все курсы
Курс PNLP «NLP с Python»
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| PNLP | по запросу |
90 000 руб. | 40 ак.часов | Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Хотите научить машины не просто обрабатывать, а по-настоящему понимать и генерировать человеческий язык? Освойте передовые методы Обработки Естественного Языка (NLP) — от анализа тональности и машинного перевода до создания вопросно-ответных систем и чат-ботов.
Этот 10-дневный углубленный практический курс предназначен для Data Scientist’ов, ML-специалистов и Python-разработчиков, готовых перейти на следующий уровень в NLP. Вы не только изучите классические подходы, но и получите практический опыт работы с state-of-the-art нейросетями, такими как BERT и GPT-2, и научитесь разворачивать свои NLP-решения в production.
Что такое NLP и при чем здесь машинное обучение
NLP (Natural Language Processing, NLP) или обработка естественного языка — это целое направление искусственного интеллекта и математической лингвистики, направленное на анализ (компьютерное понимание) текста и речи, а также их грамотный синтез (генерацию нового). NLP-технологии нужны не только для распознавания живого языка средствами искусственного интеллекта. Они дают возможность адекватного взаимодействия человека с вычислительными системами.
Классическими NLP-задачами считаются следующие:
- определение эмоциональной окраски (тональности) текста,
- вопросно-ответные системы,
- классификация текстов,
- построение выводов по тексту;
- распознавание речи;
- анализ текста, включая извлечение данных, информационный поиск и анализ высказываний;
- генерация текстов;
- синтез речи;
- машинный перевод;
- автоматическое реферирование, аннотирование и упрощение текстовой информации.
Сегодня большинство этих задач решается с помощью современных методов Machine Learning — нейросетевых алгоритмов, которые обладают свойством самообучаемости и способны решать проблемы в условиях неполноты и изменчивости входной информации.
Современные нейросетевые модели, такие как BERT (для глубокого понимания контекста) и GPT (для генерации связного текста), произвели революцию в NLP.
Этот курс позволит вам:
- Освоить мощные инструменты:
- Получить практические навыки применения самых востребованных нейросетевых архитектур для NLP.
- Решать Сложные Задачи: Перейти от простых классификаторов к созданию более комплексных и точных NLP-систем.
- Строить Реальные Приложения: Научиться не только обучать модели, но и интегрировать их в рабочие сервисы.
КАК ПОСТРОЕН ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ КУРС
по обработке естественного языка в Python
Продолжительность: 10 дней, 40 академических часов.
Аудитория:
- Data Scientist’ов: Желающих специализироваться на NLP и освоить передовые нейросетевые подходы.
- Специалистов по Машинному Обучению: Стремящихся применять state-of-the-art модели в своих проектах.
- Python-разработчиков: Создающих приложения с NLP-функциональностью (чат-боты, анализ текста, генерация контента и т.д.).
Соотношение теории к практике 50/50
Курс «NLP с Python» представляет собой прикладные основы обработки естественного языка с помощью Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрены операции преобразования текстовых данных для дальнейшей обработки нейросетевыми алгоритмами: стемминг, лемматизация, векторизация. Приведены базовые NLP-задачи, которые могут быть решены с помощью методов машинного обучения: классификация и распознавание текстов, анализ звуковой информации. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием методов машинного обучения на языке Python с применением самых передовых нейросетей: BERT, GPT-2. Также курс «NLP с Python» включает изучение особенностей промышленной разработки Data Science решений и их эффективного развертывания в production: фреймворки Flask, Flacon, Django, технологии контейнеризации с помощью Docker, специализированные облачные сервисы.
На практике вы самостоятельно создадите, обработаете и проанализируете тексты и звуковые сигналы, а также создадите собственный production-сервис для решения NLP-задач. В результате освоения программы курса вы овладеете не только основными навыками Machine Learning, необходимыми для обработки естественного языка, но и освоите популярные фреймворки и технологии для промышленного развертывания Data Science решений.
Успешно окончив курс “NLP с Python” в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат о повышении квалификации установленного образца.
Требования к предварительному уровню подготовки слушателей:
- основы python;
- основы линейной алгебры;
- основы математической статистики.
Программа курса "NLP с Python"
Кто проводит курс
Конорев Олег
Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net и пр.
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy и др. Построение различных архитектур на основе искусственных нейронных сетей с использованием различных представлений слов (Embedding, Word2Vec) и готовых нейросетевых решений (Bert, fastai)
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей, а также предсказание значений временных рядов (time series forecasting) в приложении к котировкам активов с использованием классических решений (ARMA, ARIMA) и моделей на базе сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (LSTM,GRU) и их комбинаций.
- Проекты сегментации сигналов с различных датчиков и приборов и распознавания речи (speech-to-text) с облачными сервисами Yandex и Google.
Ермилов Дмитрий
Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)