NLP

Обработка естественного языка (NLP): векторные представления слов, анализ текста, принципы текстового поиска, применение глубокого обучения в NLP (сети RNN, LSTM и GRU), основы машинного перевода, извлечение краткого содержания текста, принципы построения голосовых помощников и чат-ботов.

###1.Предобработка_текста

###2.Создание_признакового_пространства

###3.Embedding_word2vec_fasttext

###4.Тематическое_моделирование._EM-алгоритм

###5.Part-of-Speech_разметка,_NER,_извлечение отношений

###6.Классификация_текста._Анализ_тональности_текста

###7.Сверточные_нейронные_сети_для_анализа_текста

###8.Рекуррентные_нейронные_сети_RNN_LSTM_GRU

###9.Языковое_моделирование

###10.Машинный_перевод._Модель_seq2seq_и_механизм_внимания

###11.Модель_Transformer-1

###12.Модель_Transformer-2

###13.Модель_BERT_и_GPT

###14.Transfer_learning

###15.Консультация_по_курсовому_проекту._Создание_чат-бота_в_Telegram

###16.Консультация_по_курсовому_проекту._Создание_чат_бота_в_Telegram