Нейронные сети в компьютерной обработке естественного языка. Фреймворк PyTorch и библиотека transformers

Обучение проходит на Python 3.13

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — одна из ключевых областей искусственного интеллекта, которая в последние годы стремительно развивается и меняет многие области бизнеса и обычной жизни.

Сегодня не только в домашнем, но и в деловом обиходе активно используются различные интеллектуальные ассистенты:

• умные поисковые системы Яндекс и Google;
• системы машинного перевода Яндекс Переводчик и Google Translate, которые еще десять лет назад были весьма «сырыми» и требовали серьезного редактирования выходящих из под их «пера» текста, а сегодня уже фактически полностью заменили ручной перевод.
• голосовые помощники Алиса от Яндекса, Салют от Сбера, Маруся от VK, с которыми мы реально привыкли вести диалог;
• системы анализа и генерации корпоративных документов, в том числе компьютерных программ.

И это далеко не исчерпывающий перечень применения технологий NLP.

В последние несколько лет активно меняют нашу жизнь системы генеративного искусственного интеллекта ChatGPT, YaGPT, GigaChat, автоматизирующие оргомное число рутинных интеллектуальных задач, высвобождающие людям больше времени для творчества.

С ростом объемов текстовых данных и требований к их автоматической обработке навыки в применении нейронных сетей в обработке естественного языка становятся критически важными для IT-специалистов.

Современные глубокие нейронные сети, основанные на архитектуре «трансформер», о – BERT, GPT, T5 – значительно улучшили возможности обработки текста. Они умеют учитывать контекст слов в тексте, генерировать осмысленные ответы на вопросы, решать более сложные задачи обобщения текста и поиска информации.

Изучение технологий обработки естественного языка дает возможность работать с самыми передовыми моделями в индустрии.

В данном курсе будет рассмотрен ряд нейронных сетей реализованных средствами Python с использованием фреймворка PyTorch и библиотеки transformers. Данные алгоритмы составляют базу для решения задач по компьютерная обработке текста и звука, поскольку область эта непрерывно развивается и совершенствуется.

Курс рекомендован программистам Python, специалистам в области Data Science.