Что такое Natural Language Processing?Natural Language Processing (NLP, обработка естественного языка) – это направление, которое объединяет в себе лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект. NLP применяет алгоритмы машинного обучения для анализа естественных языков.Что даст вам этот курс?Знаний, которые дают ML/DL курсы, часто оказывается недостаточно, чтобы стать специалистом в области NLP. Data Scientist'ам, которые решили заняться методами, связанными с автоматической обработкой текстов, необходимы дополнительные знания из этой области.Данный курс представляет собой уникальное сочетание глубоких знаний из области NLP и "повседневных" практических навыков. С одной стороны, программа курса по наполненности и изучаемым темам ничуть не уступает аналогичным вузовскими курсам. С другой стороны, в курсе, помимо теоретичечских знаний, особое внимание уделяется практическим навыкам, таким как работа с текстами на основе регулярных выражений, парсинг данных, создание телеграм-ботов. Эти темы практически не освещаются в большинстве NLP-курсов, так как считаются рутинными и техническами. При этом эти навыки необходимы всем специалистам в области NLP.Также на курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем недавно. Стоит отметить, что на курсе делается акцент на особенностях работы с русскоязычными моделями и данными на русском языке.Для кого этот курс?Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые, либо уже какое-то время находятся в профессии, либо недавно закончили ML/DS/DL курсы и хотят углубить знания в области NLP.После завершения курса вы сможете:
работать с текстовыми данными;
парсить, собирать данные с сайтов из интернета;
создавать телеграм-ботов;
применять методы классического NLP для решения ML задач, связанных с текстами;
работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер;
применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач;
решать задачу распознавания именованных сущностей;
создавать вопросно-ответные системы.
Курс "Сетевой Инженер" хорошего качества
Проходил курс "Сетевой Инженер" от Отус с июня 2020 по январь 2021. Курс понравился, хороший материал, готовые стенды на eveng, преподаватели все объясняют, ДЗ проверяют достаточно быстро и могут подробно описать какие были сделаны ошибки. Много практики конфигурирования оборудования. Учитывайте, что курс не для новичков.
Плюсы: Готовые стенды с лабораторными, свободный график, возможность задать вопрос вне занятия
Минусы: Особых не заметил. По ведению документации сначала было трудновато.
Источник: otzovik.com
VMelnikov
03.06.2021
10
ОЖИДАЕМО и ОЧЕНЬ доволен. Многое зависит от уровня, навыков и мотивации самого студента.
В общих чертах ОЖИДАЕМО и ОЧЕНЬ доволен. Есть нюансы. 1. Жалею, что не делал домашку. (Было бы полезнее и приятнее в плане порядка). Я тянул параллельно вопрос по реализации фронтенда и не хотел отвлекаться от главной идеи: То, что я сдал как диплом - бэкенд). 2. Как я и предполагал, материала так много, что некоторые части обидно быстро "пролетали". (Когда оплачивал курс уже был настроен на то, что нужно будет быстрее ориентироваться и хватать темы самостоятельно... Не всё успел). Nest.js получился очень "обломной" темой. С ним можно было бы (на мой взгляд) поработать бережнее. Я бы без всякого сожаления выбросил ряд несколько тем в пользу Nest.js. Да и на его фоне можно было бы вернуться к некоторым темам, пользуясь мощью Nest-а (быстро добавил модуль и вперёд...) Скорее всего я не прав в том смысле, что тогда Nest закрыл бы собой "низкоуровневую механику"... 3. Положительно также то, что у меня нет возможности работать в команде. Здесь получилось посмотреть на живой код, пообщаться.
