+7 495 150 96 00
для ML-инженеров
Обработка естественного языка
Освойте обработку естественного языка для анализа текстовых данных. Изучите классификацию текстов, анализ настроений, извлечение сущностей и разработку чат-ботов. Научитесь применять fine-tuning BERT и GPT, работать с большими объемами данных и использовать современные методы NLP в практических задачах.
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
- 4 дня / 32 академических часа
- баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
- живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
- именной сертификат Академии АйТи
Кому подойдет курс
- Аналитикам и инженерам данных, желающим освоить обработку текстовой информации
- Специалистам по машинному обучению, стремящимся углубиться в NLP
- ML-инженерам, создающим продукты на основе анализа текстов
- Специалистам по автоматизации, планирующим внедрить текстовую аналитику
Что будет на курсе
Почему наш курс
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь
в трудоустройствеРазместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Половина курса — живые вебинары с преподавателем
-
Карьерный трек
Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых! -
Помощь в трудоустройстве
Разместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline -
В ногу со временем
Практика с актуальными данными и современными датасетами -
Учитесь у лучших
Курс — живые вебинары с преподавателем
Программа курса
- Введение в область обработки естественного языка
- Основные применения NLP (классификация текста, анализ настроений, фильтрация спама)
- Обзор задачи классификации текста (например, анализ настроений, фильтрация спама)
- Традиционные методы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор
- Глубокое обучение: нейронные сети, включая Convolutional Neural Networks (CNN)
- Практическое задание: создание модели классификации текста с использованием традиционных методов и глубокого обучения. Оценка модели по метрикам (точность, recall, F1-score)
- Преобразование текста в данные для анализа: токенизация, лемматизация, стемминг
- Методы предобработки данных: удаление стоп-слов, очистка данных
- Обзор библиотек и инструментов для обработки текста (например, Python, NLTK, SpaCy)
- Классификация текстов с помощью машинного обучения
- Анализ настроений: как определить положительное или отрицательное отношение в тексте
- Основные алгоритмы классификации: Naive Bayes, логистическая регрессия, поддерживающие векторные машины (SVM)
- Fine-tuning предобученных моделей: настройка моделей BERT, GPT для решения конкретных задач классификации и анализа настроений
- Практическое задание: создание модели для анализа настроений в текстах с использованием fine-tuning
- Распознавание сущностей (NER) и извлечение ключевых данных из текста
- Построение цепочек событий и отношения между объектами
- Работа с текстами на уровне понимания: части речи, зависимости между словами
- Fine-tuning моделей для NER: обучение модели на специализированном наборе данных для извлечения сущностей
- Практическое задание: извлечение ключевых сущностей из текстовых данных
- Введение в создание чат-ботов с использованием NLP
- Обзор инструментов для разработки чат-ботов (например, Rasa, Dialogflow, Hugging Face)
- Интеграция NLP с чат-ботами для автоматического ответа на запросы
- Fine-tuning моделей для чат-ботов: обучение моделей, таких как GPT, для создания более точных и релевантных ответов
- Практическое задание: создание простого чат-бота для обработки текстовых запросов с использованием fine-tuning
- Обработка и анализ больших объемов данных: использование распределённых систем
- Применение методов NLP для работы с большими наборами данных (например, с помощью Apache Spark или других инструментов)
- Оптимизация производительности при работе с большими объемами текстовой информации
- Анализ текстов с использованием NLP для извлечения инсайтов
- Применение анализа текстов для создания отчетности, аналитики и визуализации данных
- Использование методов классификации и анализа настроений для предсказания трендов и поведения
Вам будут помогать
Эксперты-практики
Опытные специалисты помогают с задачами и отвечают в течение 15 минут. Они сами прошли наши курсы и понимают все сложности новичков.
Опытные преподаватели
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.
Спреведливые ревьюверы
Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.
Внимательные кураторы
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.
Закрытое сообщество
Совместный чат, где можно задать любые вопросы из области анализа данных и программирования.
После курса вы сможете
- Применять методы предобработки текстовых данных (токенизация, лемматизация, стемминг)
- Строить модели классификации текста с использованием традиционных методов и глубокого обучения
- Применять методы анализа настроений для обработки текстов
- Извлекать ключевые сущности из текста с использованием NER (Named Entity Recognition)
- Создавать и интегрировать чат-ботов с использованием технологий NLP
- Оценивать производительность моделей классификации с помощью стандартных метрик (точность, recall, F1-score)
- Работать с большими объемами текстовых данных и оптимизировать процессы их обработки
- Выполнять fine-tuning предобученных моделей BERT и GPT под конкретные задачи
- Использовать современные библиотеки и инструменты: NLTK, SpaCy, Hugging Face, Rasa
- Создавать аналитические решения на основе текстовых данных для бизнеса
Стоимость обучения
Курс "Обработка естественного языка (NLP) для ML-инженеров"
Базовый тариф
69 000₽
- 32 академических часа
- реальные бизнес-кейсы на практике
- поддержка куратора и преподавателя
- общий чат с экспертами в области
- домашние задания и практикумы
Оплачивайте курс так, как удобно
- Беспроцентная рассрочка или оплата частямиВыберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев.
- Единовременно со скидкой 13%Оформите налоговый вычет и верните до 13% от стоимости обучения.
- Не подойдет - вернем оплатуЕсли за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков.
Повышайте квалификацию за счет компании! Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить вам ваш работодатель
Оставьте заявку
[В ближайшее время с Вами свяжется менеджер]
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
СЕРВИСЫ
Через обучение - к успеху! Знания работают на вас