Рекуррентные сети в NLP и приложениях

Елена Кантонистова разбирает рекуррентные нейронные сети для обработки текста и показывает, как собрать проект с RNN в виде сервиса на FastAPI.

Что изучите

Интенсив начинается с повторения основ NLP, включая подходы машинного обучения, word2vec и fastText. Затем вы работаете с Python и PyTorch, изучаете устройство рекуррентных сетей и применяете их, в том числе для генерации текста. Отдельная часть отведена использованию RNN за пределами NLP.

Практика и аудитория

В практической части вы знакомитесь с FastAPI и создаёте итоговый проект, в котором RNN работает через веб-сервис. Курс адресован тем, кто интересуется автоматической обработкой текста и подходами глубокого обучения в NLP.

Кантонистова — кандидат физико-математических наук и выпускница Школы анализа данных Яндекса.