Глубокое обучение в NLP

  • Цель курса является предоставить магистрантам знания о современных методах и технологиях глубокого обучения, используемых в области обработки естественного языка (NLP). Содержание: Изучение основных концепций глубокого обучения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN), трансформеры и генеративно-состязательные сети (GAN). Рассмотрение применения глубокого обучения в различных задачах NLP, таких как машинный перевод, анализ тональности, определение смысла и генерация текста. Получение практических навыков по разработке и применению моделей глубокого обучения в NLP с использованием современных библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch.
  • Образовательная программа 7M06102 Machine Learning & Data Science
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 2
Top