Aноним
- #1
[Udemy] Современное НЛП для инженеров ИИ и специалистов [Data Science Academy]
- Ссылка на картинку
Чему вы научитесь
«Этот курс включает использование искусственного интеллекта».
Современный НЛП для инженеров ИИ: за пределами LLM — это всеобъемлющий, ориентированный на отрасль курс, разработанный, чтобы помочь вам освоить обработку естественного языка как инженерную дисциплину , а не просто как набор готовых моделей. НЛП лежит в основе современных систем ИИ, обеспечивая работу поисковых систем , рекомендательных систем , платформ анализа клиентской информации , обнаружения мошенничества , понимания документов и корпоративных приложений ИИ . В то время как многие современные курсы фокусируются только на больших языковых моделях и разработке подсказок , этот курс заполняет важный пробел, обучая тому, как на самом деле создаются, оцениваются и развертываются реальные системы НЛП .
Этот курс выведет вас далеко за рамки поверхностного использования API и предварительно обученных моделей. Вы узнаете, как необработанный текст преобразуется в структурированные сигналы , как классические методы обработки естественного языка по-прежнему лежат в основе многих производственных систем, и как современные трансформеры и эмбеддинги используются для решения задач понимания без использования генерации текста. Цель — помочь вам мыслить как инженер по искусственному интеллекту, способный проектировать, отлаживать и оптимизировать системы обработки естественного языка, исходя из базовых принципов.
В ходе курса вы получите глубокое понимание предварительной обработки текста , стратегий токенизации , стемминга и лемматизации , сегментации предложений и лингвистических конвейеров , необходимых для построения надежных рабочих процессов обработки естественного языка (NLP). Вы изучите разработку признаков для классической обработки естественного языка , включая «мешок слов» , n-граммы , TF-IDF и статистическое взвешивание , и поймете, почему эти методы до сих пор широко используются в производственных средах. Вместо того чтобы рассматривать эти методы как устаревшие, курс покажет, как они дополняют современные системы глубокого обучения.
Затем вы перейдете к представлениям слов и дистрибутивной семантике , изучая, как значение возникает посредством геометрии векторного пространства . Такие понятия, как дистрибутивная гипотеза , статические векторные представления слов , сходство векторных представлений , векторная арифметика и семантический дрейф, объясняются четко и интуитивно. Курс акцентирует внимание не только на том, как работают векторные представления, но и на том, в чем заключаются их недостатки, рассматривая критические ограничения, такие как полисемия , контекстная слепота и «замораживание» словарного запаса , которые непосредственно мотивируют переход к контекстным моделям.
По мере прохождения курса вы узнаете, как в НЛП обрабатывался контекст до появления трансформеров с помощью моделирования последовательностей , включая марковские предположения , рекуррентные нейронные сети , LSTM , GRU и двунаправленные модели . Эти темы представлены не как исторические артефакты, а как основополагающие идеи, которые до сих пор формируют современные архитектуры и дискуссии на собеседованиях. Вы поймете, почему трансформеры заменили RNN , сосредоточившись на распараллеливании , моделировании с учетом длительного контекста и стабильности обучения , без лишней шумихи.
Основное внимание в курсе уделяется контекстным эмбеддингам и обучению представлений , где вы узнаете, как модели, использующие только кодировщики, применяются для понимания текста , классификации и определения семантического сходства . Вы изучите эмбеддинги предложений и документов , сравните представления токенов CLS с методом усреднения пулинга и поймете, как эти эмбеддинги используются в системах семантического поиска , кластеризации и извлечения информации, применяемых в реальных компаниях. Курс также научит вас правильно оценивать эмбеддинги с использованием внутренних и внешних метрик , учитывая при этом риски, связанные с предвзятостью , справедливостью и представлением , что позволит вам создавать эффективные и ответственные системы.
Этот курс специально разработан, чтобы помочь вам стать востребованным специалистом на рынке труда в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка . Полученные навыки напрямую соответствуют требованиям к инженерам по обработке естественного языка , инженерам по машинному обучению , инженерам по искусственному интеллекту и специалистам в области прикладных наук . Работодатели ищут кандидатов, которые понимают, как работают системы обработки естественного языка от начала до конца , как эмбеддинги обеспечивают поиск и рекомендации , как трансформеры используются для понимания задач и как оценивать модели, выходя за рамки показателей точности . Этот курс подготовит вас к уверенному ответу на вопросы на собеседовании, к анализу проектирования систем и к внесению значимого вклада в реальные проекты в области обработки естественного языка.
Если вы — начинающий инженер в области искусственного интеллекта , инженер по машинному обучению , специалист по анализу данных или разработчик программного обеспечения, переходящий в сферу ИИ , этот курс предоставит вам необходимые знания и структуру, чтобы выйти за рамки использования моделей и перейти к системному мышлению. Освоив основы Python и базовые концепции машинного обучения , вы шаг за шагом пройдете весь стек обработки естественного языка, от текста и векторов до моделей и оценки.
Если ваша цель — получить работу инженера в области обработки естественного языка (NLP) или искусственного интеллекта (AI) , этот курс предоставит вам практическое понимание, концептуальную ясность и инженерный подход, которые ценят работодатели. Вы не просто изучите инструменты NLP — вы узнаете, как работает NLP , почему важны проектные решения и как создавать системы, масштабируемые в производственной среде . Это не курс для быстрого освоения материала или с подсказками. Это курс по NLP для серьезных инженеров в области искусственного интеллекта, который поможет вам построить карьеру .
Для кого этот курс:
- Разработайте надежные конвейеры обработки естественного языка (NLP) от исходного текста до входных данных для модели.
- Правильно применяйте предварительную обработку текста, токенизацию, синтаксический анализ и нормализацию в производственных условиях.
- Создание и оценка классических систем обработки естественного языка с использованием алгоритмов Bag-of-Words, TF-IDF и статистических характеристик.
- Понимать и применять векторные представления слов, предложений и документов.
- Используйте трансформеры для решения задач, требующих понимания текста, а не только для его генерации.
- Выберите подходящую модель, основанную только на кодировщике, на последовательности или на механизме внимания, для решения конкретной задачи.
- Оценивайте векторные представления, используя внутренние и внешние метрики, принимая во внимание риски смещения и репрезентативности.
- Думайте как инженер в области искусственного интеллекта, а не просто как пользователь модели.
- Основы программирования на Python
- Фундаментальное понимание концепций машинного обучения
- Любопытство понять, как на самом деле работают системы искусственного интеллекта.
- Предварительного опыта в области НЛП не требуется — всё изучается шаг за шагом.
«Этот курс включает использование искусственного интеллекта».
Современный НЛП для инженеров ИИ: за пределами LLM — это всеобъемлющий, ориентированный на отрасль курс, разработанный, чтобы помочь вам освоить обработку естественного языка как инженерную дисциплину , а не просто как набор готовых моделей. НЛП лежит в основе современных систем ИИ, обеспечивая работу поисковых систем , рекомендательных систем , платформ анализа клиентской информации , обнаружения мошенничества , понимания документов и корпоративных приложений ИИ . В то время как многие современные курсы фокусируются только на больших языковых моделях и разработке подсказок , этот курс заполняет важный пробел, обучая тому, как на самом деле создаются, оцениваются и развертываются реальные системы НЛП .
Этот курс выведет вас далеко за рамки поверхностного использования API и предварительно обученных моделей. Вы узнаете, как необработанный текст преобразуется в структурированные сигналы , как классические методы обработки естественного языка по-прежнему лежат в основе многих производственных систем, и как современные трансформеры и эмбеддинги используются для решения задач понимания без использования генерации текста. Цель — помочь вам мыслить как инженер по искусственному интеллекту, способный проектировать, отлаживать и оптимизировать системы обработки естественного языка, исходя из базовых принципов.
В ходе курса вы получите глубокое понимание предварительной обработки текста , стратегий токенизации , стемминга и лемматизации , сегментации предложений и лингвистических конвейеров , необходимых для построения надежных рабочих процессов обработки естественного языка (NLP). Вы изучите разработку признаков для классической обработки естественного языка , включая «мешок слов» , n-граммы , TF-IDF и статистическое взвешивание , и поймете, почему эти методы до сих пор широко используются в производственных средах. Вместо того чтобы рассматривать эти методы как устаревшие, курс покажет, как они дополняют современные системы глубокого обучения.
Затем вы перейдете к представлениям слов и дистрибутивной семантике , изучая, как значение возникает посредством геометрии векторного пространства . Такие понятия, как дистрибутивная гипотеза , статические векторные представления слов , сходство векторных представлений , векторная арифметика и семантический дрейф, объясняются четко и интуитивно. Курс акцентирует внимание не только на том, как работают векторные представления, но и на том, в чем заключаются их недостатки, рассматривая критические ограничения, такие как полисемия , контекстная слепота и «замораживание» словарного запаса , которые непосредственно мотивируют переход к контекстным моделям.
По мере прохождения курса вы узнаете, как в НЛП обрабатывался контекст до появления трансформеров с помощью моделирования последовательностей , включая марковские предположения , рекуррентные нейронные сети , LSTM , GRU и двунаправленные модели . Эти темы представлены не как исторические артефакты, а как основополагающие идеи, которые до сих пор формируют современные архитектуры и дискуссии на собеседованиях. Вы поймете, почему трансформеры заменили RNN , сосредоточившись на распараллеливании , моделировании с учетом длительного контекста и стабильности обучения , без лишней шумихи.
Основное внимание в курсе уделяется контекстным эмбеддингам и обучению представлений , где вы узнаете, как модели, использующие только кодировщики, применяются для понимания текста , классификации и определения семантического сходства . Вы изучите эмбеддинги предложений и документов , сравните представления токенов CLS с методом усреднения пулинга и поймете, как эти эмбеддинги используются в системах семантического поиска , кластеризации и извлечения информации, применяемых в реальных компаниях. Курс также научит вас правильно оценивать эмбеддинги с использованием внутренних и внешних метрик , учитывая при этом риски, связанные с предвзятостью , справедливостью и представлением , что позволит вам создавать эффективные и ответственные системы.
Этот курс специально разработан, чтобы помочь вам стать востребованным специалистом на рынке труда в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка . Полученные навыки напрямую соответствуют требованиям к инженерам по обработке естественного языка , инженерам по машинному обучению , инженерам по искусственному интеллекту и специалистам в области прикладных наук . Работодатели ищут кандидатов, которые понимают, как работают системы обработки естественного языка от начала до конца , как эмбеддинги обеспечивают поиск и рекомендации , как трансформеры используются для понимания задач и как оценивать модели, выходя за рамки показателей точности . Этот курс подготовит вас к уверенному ответу на вопросы на собеседовании, к анализу проектирования систем и к внесению значимого вклада в реальные проекты в области обработки естественного языка.
Если вы — начинающий инженер в области искусственного интеллекта , инженер по машинному обучению , специалист по анализу данных или разработчик программного обеспечения, переходящий в сферу ИИ , этот курс предоставит вам необходимые знания и структуру, чтобы выйти за рамки использования моделей и перейти к системному мышлению. Освоив основы Python и базовые концепции машинного обучения , вы шаг за шагом пройдете весь стек обработки естественного языка, от текста и векторов до моделей и оценки.
Если ваша цель — получить работу инженера в области обработки естественного языка (NLP) или искусственного интеллекта (AI) , этот курс предоставит вам практическое понимание, концептуальную ясность и инженерный подход, которые ценят работодатели. Вы не просто изучите инструменты NLP — вы узнаете, как работает NLP , почему важны проектные решения и как создавать системы, масштабируемые в производственной среде . Это не курс для быстрого освоения материала или с подсказками. Это курс по NLP для серьезных инженеров в области искусственного интеллекта, который поможет вам построить карьеру .
Для кого этот курс:
- Начинающие инженеры в области искусственного интеллекта, желающие получить прочные базовые знания в области обработки естественного языка.
- Инженеры по машинному обучению, желающие специализироваться в области обработки естественного языка (NLP).
- Специалисты по анализу данных переходят на должности, ориентированные на искусственный интеллект.
- Программисты переходят в сферу прикладного искусственного интеллекта.
- Студенты, готовящиеся к собеседованиям по вакансиям в области обработки естественного языка, машинного обучения или искусственного интеллекта.
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.