22 октября, 11:00 - 27 октября, 19:00 2019
Digital October Center

NLP.Present: обработка естественных языков

Интенсивный курс по обработке естественных языков, в котором представлены основные темы и методы, применяемые в отрасли. Вы поучаствуете в Kaggle-соревновании и получите индивидуальный план дальнейшего развития в этой сфере.
Программа
Если вы хотите:
Узнать
какие задачи можно решать и уже решаются с помощью NLP
Разобраться
в том, как работают методы классического машинного обучения и глубокого обучения в NLP
Научиться
применять методы на практических задачах
Разобрать
основные практики применения нейросетей для NLP
Научиться
работать с векторными представлениями слов
Строить
комплексные моделей классификации текстов
Работать
с моделями распознавания именованных сущностей (РИС)
Участвовать
в kaggle-соревнованиях
Куратор программы
Владислав Лялин
R&D developer в iPavlov (проект лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ)
Описание курса:
Обработка естественных языков (Natural Language Processing или NLP) — сфера искусственного интеллекта, задача которой научить компьютер работать с языком на «человеческом» уровне понимания, анализа и генерации текстовых данных. Согласно исследованию Яндекс, обработка естественных языков входит в число обязательных навыков для Data Scientist’a, и спрос на специалистов в области NLP стабильно растет.

В представленном курсе разбираются основные задачи, востребованные в индустрии: классификация и распознавание именованных сущностей, классические и нейросетевые методы их решения.

За два дня, насыщенных теорией и практикой, мы разберём формализацию бизнес-задач, связанных с текстовой информацией, и методы машинного обучения, применяемые для решения этих задач. На практических занятиях вы сможете закрепить эти знания и получить навыки использования нейросетей для решения основных прикладных задач NLP.

После окончания очной части курса будет запущено недельное kaggle-соревнование, на котором вы сможете применить новые навыки для достижения максимального результата.
После прохождения курса вы:
.01
сможете погрузиться в мир нейросетевого NLP и задать направление для дальнейшего получения навыков, требуемых для профессии deep learning engineer
.02
научитесь построению моделей классификации текстов, моделей распознавания именованных сущностей (РИС) для приложения в диалоговых системах или бизнес-аналитике новостного потока
.03
сможете использовать современные методы transfer learning для уменьшения требуемого количества размеченных данных
.04
получите возможность проходить обучение и получать персональные рекомендации от спикера из ведущей компании
Программа
18:30
19:00
Регистрация и приветственный кофе
19:30
20:30
Transfer Learning в NLP
Валентин Малых
20:30
20:40
Перерыв
20:40
22:00
Практика: обучение классификатора текста
Валентин Малых
Причины записаться на курс
.01
Интенсивное погружение в сферу обработки естественных языков: основные практики и инструменты.
.02
Фокус на практике: каждое занятие включает апробацию полученных навыков.
.03
Разработка персональных рекомендаций для дальнейшего развития в сфере NLP.
.04
Опыт соревнований в Kaggle.
.05
Подробный разбор личных кейсов с ведущими экспертами отрасли.
.06
Именной сертификат о посещении курса.
.07
Гибкая система оплаты, подробности у менеджера курса.
.08
По окончании курса у каждого участника останется handbook со всеми материалами курса.
Важно:
Top-down подход: студенты сразу же начинают решать практические задания, требуемая теория даётся потом.
Фокус на практике: каждое занятие включает апробацию полученных навыков.
Опыт соревнований в Kaggle.
Вам понадобится:
базовые знания Python, библиотек работы с данными (pandas, numpy)
классические навыки машинного обучения (логистическая регрессия, регуляризация, тренировочная/тестовая выборки, градиентный спуск)
общее представление о работе нейросетей
ноутбук
Регистрация
21 990
Регистрация открыта
1 день
21 990