NLP Fundamentals: Core Concepts and Architectures

Master the essential concepts of Natural Language Processing, from text preprocessing to transformer architectures. This course provides a solid foundation in NLP theory and core techniques without diving into production complexities.

ХАРАКТЕРИСТИКИ КУРСАv2.1

Уроков11

Общая длительность9ч 15м

СложностьСредний

КатегорияОбработка естественного языка

ТарифБесплатно

Обновлено2025-11-25

ЛокальEN · RU · ZH

§A · ЦЕЛИ

Что вы научитесь делать.

01.Understand text preprocessing and tokenization fundamentals

02.Learn traditional and modern word embedding approaches

03.Master the transformer architecture and attention mechanisms

04.Explore the evolution from RNNs to modern language models

05.Implement basic text generation techniques

06.Apply NLP to common tasks like classification and named entity recognition

§B · ИНСТРУМЕНТЫ КУРСА

Рабочие инструменты, на протяжении курса.

FIG. 01VISUALIZATION

Text Generation & Decoding Explorer

Transformer Architecture Explorer

FIG. 07VISUALIZATION

Tokenization Workbench

FIG. 08INTERACTIVE

Confusion Matrix Visualizer

§C · ПРОГРАММА

Все уроки. По порядку или вразброс.

№УРОКТИПВРЕМЯ

01Introduction to Text PreprocessingТЕОРИЯ· 45 min45 min→02Advanced Tokenization TechniquesТЕОРИЯ· 60 min60 min→03Word Embeddings: From Word2Vec to FastTextТЕОРИЯ· 60 min60 min→04Contextual Embeddings and Modern RepresentationsТЕОРИЯ· 60 min60 min→05Pre-Transformer Models: RNN, LSTM, and GRUТЕОРИЯ· 60 min60 min→06Transformer Architecture Deep DiveТЕОРИЯ· 90 min90 min→07Text Generation: Deterministic MethodsТЕОРИЯ· 30 min30 min→08Text Generation: Probabilistic SamplingТЕОРИЯ· 35 min35 min→09Evolution of Transformer Models: From BERT to GPT-4ТЕОРИЯ· 40 min40 min→10Modern Language Models: Understanding the LandscapeТЕОРИЯ· 30 min30 min→11Essential NLP Tasks and ApplicationsТЕОРИЯ· 45 min45 min→