Нейросети-Трансформеры для Работы с Текстом

19 участников

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.
Складчина создана 10 сентября 2023 г. · описание обновлено 3 мая 2026 г.
225 ₽ 2 990 ₽