Deep Learning in Natural Language Processing

    image

    Лаборатория нейронных сетей и глубоко обучения МФТИ открывает курс Deep Learning in Natural Language Processing. Он стартует 21 февраля и будет проходить каждую среду в 19:00 в 105 БК, необходимо зарегистрироваться. Длительность курса — 10 занятий, их проведёт сотрудник лаборатории Валентин Малых (madrugado). Курс открыт для всех желающих углубить свои знания в Deep Learning и Natural Language Processing. Занятия также будут транслироваться в режиме онлайн в Youtube-канале лаборатории.

    В основе программы — аналогичный курс Стэнфордского университета. Обучение будет состоять из просмотра лекций, ответов на квизы, выполнения домашних заданий и проекта. Семинары будут посвящены обсуждению сложных моментов в лекциях, разбору квизов и домашних заданий, а также консультаций по проектам.

    Занятия будут проводиться в следующем порядке:

    1. Intro to NLP and Deep Learning;
    2. Simple Word Vector representations: word2vec, GloVe;
    3. Advanced word vector representations: language models, softmax, single layer networks;
    4. Word Window Classification and Neural Networks;
    5. Backpropagation & Practical Tips;
    6. Recurrent Neural Networks and Language Models;
    7. Machine translation and advanced recurrent LSTMs and GRUs;
    8. Neural Machine Translation and Models with Attention;
    9. Convolutional Neural Networks;
    10. Dynamic Neural Networks for Question Answering.

    Оперативную информацию о курсе можно отслеживать в телеграм-канале.
    Поделиться публикацией
    Комментарии 2
    • +2
      Планируется ли потом разместить этот курс на площадках coursera или открытом образовании?
      • 0
        мы планируем сделать специализацию на основе этого курса, т.е. конкретно этот курс на Coursera размещать не планируется, но контент из него будет частично использован в курсах для этой площадки

        еще стоит отметить, что в текущем варианте этот курс фактически представляет из себя MOOC, т.е. личное присутствие на семинарах поможет, но не является критически необходимым для прохождения курса

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое