[stepik] Поколение ИИ: Нейросети-Трансформеры для Работы с Текстом
Ссылка на картинку
Чему вы научитесь
Понимание основ Обработки Естественного Языка (NLP) при помощи моделей
Transformer: Вы получите твердое понимание основ NLP и того, как работают нейросети-трансформеры. Это знание будет служить основой для более глубокого понимания и применения NLP в ваших собственных проектах, будь то ваш собственный стартап или проекты для компании в которой вы работете на данный момент.
Использование библиотек Hugging Face: Вы научитесь работать с основными библиотеками Hugging Face, включая Transformers, Datasets, Tokenizers и Accelerate. Это даст вам понимание набора инструментов от самой популярной NLP библиотеки В МИРЕ!
Настройка и использование моделей Transformer: Вы научитесь настраивать модели Transformer на конкретных наборах данных и использовать эти модели для решения задач NLP. Это навык, который будет полезен в любом проекте!.
Решение задач связанных с Обработкой Естественного Язка (NLP): Вы научитесь решать такие задачи, как: классификация текста, генерация текста, анализ тональности и многие другие. Это даст вам возможность применять NLP в широком спектре областей и проектов.
Создание и оптимизация моделей для производственных сред: Вы научитесь создавать и оптимизировать модели для использования в производственных средах. Это важный навык для любого специалиста по машинному обучению, который хочет не просто иметь теоретические навыки, но прежде всего внедрять свою работу в реальный мир.
Совместная работа и обмен результатами с сообществом: Вы научитесь делиться своими результатами и работать с сообществом Hugging Face. Это поможет вам стать частью глобального сообщества специалистов по машинному обучению и NLP.
Программа курса
Знакомство с Трансформерами
Как работают Трансформеры?
Трансформеры, что они умеют?
Использование Трансформеров
Как работает Пайплайн?
Модели
Токенизаторы
Обработка сразу нескольких последовательностей
Объединение всего вместе
Настройка Предобученной Модели
Обработка данных
Тонкая настройка модели с использованием Trainer API
Полный цикл обучения
Работа с Хабом
Библиотека "Datasets"
Библиотека "Tokenizers"
Основные Примеры Задач Применения Трансформеров
Практические Задачи
Создание Full Stack Демо Проектов c Gradio
Производительность и масштабирование (Бонус)
Это только начало