Рекуррентные сети в NLP и приложениях

26 участников

О чём курс

Рекуррентные нейронные сети (RNN) позволяют моделям «запоминать» контекст последовательностей, что делает их незаменимыми для работы с текстами, временными рядами и генерации контента. Внутри разбирается архитектура RNN и работа с ними через фреймворк PyTorch: от базовых концепций до реализации прикладных сервисов. Вы не просто изучите теорию, а создадите итоговый проект — полноценное приложение на FastAPI, которое использует обученную нейросеть. Курс ориентирован на тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и нейросетями и хочет углубиться в Deep Learning для NLP.

Программа обучения

  • Организация курса
  • Основы NLP: recap
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Введение в PyTorch
  • Рекуррентные сети: практика — 1
  • Рекуррентные сети: практика — 2
  • Приложения RNN
  • Ванильный веб-сервис на FastAPI
  • Итоговый проект
Складчина создана 11 апреля 2024 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы автора 5

ЕК Елена Кантонистова Все материалы
394 ₽ 3 900 ₽