Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения на Python

Курс посвящен практическому применению методов глубокого обучения (Deep Learning) для решения задач обработки естественного языка (NLP). Обучение ориентировано на разработчиков, знакомых с принципами градиентного спуска и обратного распространения ошибки, и желающих углубиться в архитектуры нейронных сетей для работы с текстом.

Программа охватывает математические основы и реализацию алгоритмов с нуля с использованием библиотек NumPy, Theano или TensorFlow. Обучение включает 12 часов видеоматериалов, сфокусированных на создании моделей для векторных представлений слов, классификации текстов и распознавания структурных единиц языка. Участники разбирают как классические подходы, так и современные нейросетевые архитектуры, включая рекуррентные и рекурсивные сети.