Курс «Natural Language Processing (NLP)»

Актуальная программа курса (47 модулей, по данным школы)

1. Модуль 1. Бонус: Методы машинного обучения — Модуль познакомит вас с различными продвинутыми моделями машинного обучения для задач обучения с учителем (регрессия и классификация), начиная от классических методов деревьев решений и заканчивая продвинутыми методами градиентного бустинга.
2. • Метод градиентного спуска
3. • Повторение основных понятий задачи классификации на практике: EDA, cross-validation, метрики качества
4. • Деревья решений
5. • Ансамбли моделей
6. • Градиентный бустинг
7. • Метод опорных векторов
8. Модуль 2. Бонус: Введение в PyTorch и глубокое обучение — В этом модуле мы коснёмся методов Deep Learning и работы с нейронными сетями. Вы узнаете принципы работы и обучения нейронных сетей, а также освоите нейросетевые архитектуры для работы с изображениями (сверточные нейросети) и последовательностями (рекуррентные нейросети).
9. • Продвинутые методы оптимизации, backpropagation и обучение нейронных сетей
10. • Борьба с переобучение нейросетей, взрыв и затухание градиентов
11. • Сверточные сети (Convolutional Neural Networks)
12. Модуль 3. Бонус: Дополнительные продвинутые занятия
13. • Практическое занятие: теория промптинга LLM
14. • LangChain
15. • RAG - генерация на основе базы знаний
16. Модуль 4. Python для работы с текстами — Вводный модуль, посвященный повторению основных методов работы с данными в Python и работе с текстами. В модуле также рассмотрены методы парсинга данных и методы работы с регулярными выражениями — необходимые навыки в NLP.
17. • Введение в NLP
18. • Recap python/ data analysis/ визуализации
19. • Работа со строками + регулярные выражения
20. • Парсинг данных // ДЗ
21. Модуль 5. Deep Learning для NLP — Вводный модуль по Deep Learning. Данный модуль дает общее представление о нейронных сетях, фокусируясь на методах и архитектурах, востребованных в NLP.
22. • Введение в нейросети
23. • Градиентный спуск и backpropagation
24. • PyTorch. Часть 1 // ДЗ
25. • PyTorch. Часть 2

Кем вы сможете работать

Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 141 вакансиям)

Окупаемость: стоимость курса ≈ 1 мес зарплаты junior-специалиста.

Сравнение с похожими курсами других школ

Стоит ли идти на этот курс

Когда этот курс вам не нужен

Если вы уже работаете с трансформерами и файн-тюните BERT под рабочие задачи — программа вряд ли добавит что-то новое. Курс также не подойдёт тем, кто только начинает с Python: без базы в ML четыре дня интенсива по NLP превратятся в гонку без усвоения. Если нужен неспешный формат с постепенным нарастанием сложности — четыре дня объективно мало для такого стека.

Как выбрать курс по этому направлению

Курсы по NLP сейчас делятся на два лагеря: обзорные — где объясняют, что такое трансформер, и прикладные — где вы его реально обучаете. Перед оплатой любой программы проверьте три вещи. Первое: есть ли в программе конкретные архитектуры с кодом (BERT, seq2seq, Transformer) — или только слайды про «нейросети меняют мир». Второе: предусмотрена ли практика на реальных задачах — NER, классификация, парсинг — а не только лекционные ноутбуки. Третье: какой уровень входа честно заявлен. NLP без владения PyTorch и базами ML превращается в просмотр видео без понимания. Трудоустройство — хорошо, когда есть; но важнее, чтобы навыки после курса можно было показать на тестовом задании.

Частые вопросы