Conference for DevOps, Software Architects and Engineers. Register until August, 22!
×Закрыть

Курс Data Science. Natural Language Processing

Відбулось
1 березня (четвер)
Місце
Київ, вул. Воздвиженьска, 34А, Projector
Вартість
9 000 грн/міс.

Опрацювання природної мови (Natural Language Processing або NLP) охоплює широкий спектр задач: від спам-фільтрів та визначення емоційного забарвлення тексту до машинного перекладу та діалогових систем.

Для вирішення цих задач використовують методи та підходи лінгвістики і алгоритміки, статистики і теорії інформації, широко застосовують машинне навчання. Спеціалістів у галузі NLP завжди бракує, адже напрям справді міждисциплінарний.

Цей курс для програмістів та комп’ютерних лінгвістів, які хочуть отримати системне розуміння галузі опрацювання природної мови, розвинути практичні навички і отримати перший досвід їх застосування.

Курс також може бути цікавий тим, хто вже працює у сфері NLP, але відчуває нестачу цілісного розуміння та має прогалини в деяких частинах.

За результатами курсу найкращий випускник отримає повну компенсацію навчання від партнера курсу Grammarly.

9 000 грн/міс. Оплачуйте курс помісячно або повністю (зі знижкою 5%), можлива оплата в розстрочку
27 занять. 2 рази на тиждень: четвер з 19:30 до 21:30, субота з 15:00 до 17:00
14 місць. Ми приділяємо увагу кожному студенту групи, тому кількість місць обмежена

Викладачі

Всеволод Дьомкін

Всеволод — lisp-програміст, який більше 8 років займається NLP-проектами. Був Technical Lead та створював NLP-команду у Grammarly, а також працював над системами аналізу електронної пошти, продуктових каталогів, новин, Вікіпедії. Автор NLP-бібліотек cl-nlp та wiki-lang-detect, співзасновник проекту lang-uk. Сім років викладав у КПІ. Зараз працює консультантом по рішенню задач Machine Learning та Natural Language Processing у рамках свого проекту (m8n)ware.

Facebook
LinkedIn

Мар’яна Романишин

Мар’яна — комп’ютерний лінгвіст, з 2015 року Technical Lead напряму комп’ютерної лінгвістики у Grammarly. Має досвід роботи з аналізом тональності тексту, виділенням подій, синтаксичним та семантичним аналізом, автоматичним виправленням помилок. Активна доповідачка та учасниця конференцій і клубів, пов’язаних зі штучним інтелектом та опрацюванням природної мови. Мар’яна також є співзасновницею проекту створення корпусу сучасної української мови БрУК і активно спілкується з українськими освітніми закладами з метою покращення підготовки комп’ютерних лінгвістів.

LinkedIn

Кому буде корисно:

  • Middle та Senior розробникам, які вирішують високорівневі задачі, що вимагають використання комп’ютерної лінгвістики;
  • Комп’ютерним лінгвістам, які відчувають нестачу цілісного розуміння та мають прогалини знань у деяких темах;
  • Випускникам курсів «Data Science. Математичні основи», «Алгоритміка. Pro», «Алгоритміка. Основи»;
  • Cтудентам технічних ВНЗ для поглиблення знань у сфері комп’ютерної лінгвістики.

Програма курсу

На курсі передбачено дуже багато обов’язкових домашніх завдань (розраховуйте на 15 годин на тиждень для самостійної роботи). Постійний фідбек. Значна кількість практичних завдань по работі з реальними задачами. Випускний проект.

  1. Повний цикл NLP-проекту
  2. Основи структурної лінгвістики
  3. Робота з даними: створення, отримання, підготовка
  4. NLP-системи на основі правил
  5. Базова класифікація та моделі набору слів
  6. Моделювання послідовностей, н-грами, моделювання мови
  7. Синтаксис
  8. Семантика
  9. NLP без учителя та розподілені представлення
  10. Звичайні та рекурентні нейромережі для NLP-задач
  11. Нейромережеві підходи seq2seq та attention

Зареєструватися

Google Calendar iCal
LinkedIn

6 комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

на вид прикольно, хорошо что есть такое в Киеве, может как-то можно запилить на Прометее или Курсере? на Курсере тоже вроде как можно монетизировать

Пока этот курс планируется только в оффлайн формате :)

Есть возможность пройти обучение удаленно?

Ольга, к сожалению, этот курс рассчитан на очное обучение.

— Какой язык программирования используется для домашних заданий
— Какие алгоритмы/фреймворки планируется использовать в обучении? (классификация, кластеризация, nltk, tensorflow, scikit-learn и тд)
— Можете более детально описать курс, привести Syllabus курса, как на Куорсиере/Юдеми и на всех остальных онлайн курсах?
— Сколько планируется времени уделить для каждой темы?

— Какой язык программирования используется для домашних заданий
> На курсе нет привязки к языкам программирования. В зависимости от библиотек, которые вы захотите использовать, может быть Python, Java, Common Lisp. Задания можно будет делать на том языке программирования, который вам наиболее удобен.

— Какие алгоритмы/фреймворки планируется использовать в обучении? (классификация, кластеризация, nltk, tensorflow, scikit-learn и тд)
> Во время курса будет проведен осмотр и сравнение набора фреймворков, но мы не будем изучать какой-либо фреймворк целенаправленно. Для домашних заданий можно будет выбрать, какие фреймворки использовать.

— Можете более детально описать курс, привести Syllabus курса, как на Куорсиере/Юдеми и на всех остальных онлайн курсах?
> Пока что на сайте расписана полная программа курса. Постараемся в ближайшее время предоставить Syllabus.

— Сколько планируется времени уделить для каждой темы?
> Первый месяц будет подготовительным: работа с данными, построение проекта, разработка инструментов для работы с данными. Второй месяц — классическое NLP. Третий месяц — нейронные сети. В рамках этой структуры будет рассмотрено 13 тем, каждой из которых будет выделено 1 неделю, что включает в себя теорию и практическую работу.

Подписаться на комментарии