Трансформеры, BERT, GPT-архитектуры, создание чат-ботов и систем понимания текста. Полный обзор продвинутой программы по Natural Language Processing.
Требования: твёрдое знание Python, опыт работы с ML-библиотеками (scikit-learn), понимание нейронных сетей. Рекомендуется предварительно пройти курс Machine Learning.
Токенизация, стемминг, лемматизация, TF-IDF, Word2Vec, GloVe. Базовый стек обработки текста.
Архитектура Attention, BERT, RoBERTa, тонкая настройка на downstream задачах.
GPT-архитектуры, промпт-инжиниринг, работа с OpenAI API, fine-tuning на кастомных данных.
Intent detection, named entity recognition, диалоговые системы, интеграция LLM в приложения.