Natural Language Processing (NLP, обработка естественного языка) – это направление, которое объединяет в себе лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект. NLP применяет алгоритмы машинного обучения для анализа естественных языков. Что даст вам этот курс? Знаний, которые дают ML/DL курсы, часто оказывается недостаточно, чтобы стать специалистом в области NLP. Data Scientist'ам, которые решили заняться методами, связанными с автоматической обработкой текстов, необходимы дополнительные знания из этой области. Данный курс представляет собой уникальное сочетание глубоких знаний из области NLP и "повседневных" практических навыков. С одной стороны, программа курса по наполненности и изучаемым темам ничуть не уступает аналогичным вузовскими курсам. С другой стороны, в курсе, помимо теоретичечских знаний, особое внимание уделяется практическим навыкам, таким как работа с текстами на основе регулярных выражений, парсинг данных, создание телеграм-ботов. Эти темы практически не освещаются в большинстве NLP-курсов, так как считаются рутинными и техническами. При этом эти навыки необходимы всем специалистам в области NLP. Также на курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем недавно. Стоит отметить, что на курсе делается акцент на особенностях работы с русскоязычными моделями и данными на русском языке. Для кого этот курс? Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые, либо уже какое-то время находятся в профессии, либо недавно закончили ML/DS/DL курсы и хотят углубить знания в области NLP. После завершения курса вы сможете: работать с текстовыми данными; парсить, собирать данные с сайтов из интернета; создавать телеграм-ботов; применять методы классического NLP для решения ML задач, связанных с текстами; работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер; применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач; решать задачу распознавания именованных сущностей; создавать вопросно-ответные системы. ПО: Модуль 1.Python для работы с текстами Модуль 2.Введение в DL Модуль 3.Классические методы NLP Модуль 4.Нейросетевые языковые модели Модуль 5.Дополнительные главы NLP Модуль 6.Проектный модуль
