Нейросети-Трансформеры для Работы с Текстом
О чём курс
Курс посвящен практическому применению архитектуры Transformer в задачах обработки естественного языка (NLP). Обучение сфокусировано на экосистеме Hugging Face и переходе от теоретических основ к внедрению моделей в рабочие среды.
Программа охватывает полный цикл работы с NLP-моделями: от подготовки токенизаторов и обработки датасетов до тонкой настройки (fine-tuning) предобученных моделей и их деплоя. Слушатели научатся использовать API для обучения, работать с библиотеками Accelerate для оптимизации вычислений и создавать интерфейсы для демонстрации моделей с помощью Gradio.
Курс подойдет разработчикам и специалистам по машинному обучению, желающим освоить современные подходы к работе с текстом. В процессе обучения используются инструменты Python и специализированные библиотеки для глубокого обучения. Основное внимание уделяется прикладным задачам: классификации текста, анализу тональности и генерации контента.
Программа обучения
- Знакомство с Трансформерами: архитектура, возможности и принципы работы моделей.
- Использование Трансформеров: работа с пайплайнами, моделями и токенизаторами, обработка последовательностей.
- Настройка Предобученной Модели: работа с библиотеками Datasets и Tokenizers, использование Trainer API для тонкой настройки.
- Цикл обучения и Хаб: полный процесс обучения моделей и взаимодействие с Hugging Face Hub.
- Прикладные задачи: классификация, генерация текста, анализ тональности.
- Full Stack разработка: создание демо-проектов на базе Gradio.
- Масштабирование: оптимизация моделей для продакшн-сред.
Отзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.