Natural Language Processing (NLP) is a domain of research whose objective is to analyze and understand human languages and develop technologies to enable human machine interactions with natural languages. NLP is an interdisciplinary field involving linguistics, computer sciences and artificial intelligence. The goal of this course is to provide students with comprehensive knowledge of NLP. Students will be equiped with the principles and theories of NLP, as well as various NLP technologies, including rule-based, statistical and neural network ones. After this course, students will be able to conduct NLP research and develop state-of-the-art NLP systems.

Natural Language Processing course (stream 3, autumn 2022)

AIJ Contest - an international online data analysis and AI competition held among industry developers and experts worldwide since 2016.

AIJ Contest

ПРО//ЧТЕНИЕ - серия технологических конкурсов для разработчиков в области машинного обучения.

Up Great. ПРО//ЧТЕНИЕ

Мы любим развивать и Open Source, и Open Science, и, конечно же, сам ODS. Вдохновившись Google Summer of Code и зимней школой CompTech NSU, мы тоже решили организовать активность, где участники сообщества могли бы внести вклад в крутые открытые проекты.

Летняя школа ODS Summer of Code #1

Трек с Open Science исследовательскими проектами, где участники могут попробовать свои силы в современных не-школьных DS и ML задачах.

ODS Summer of Code, Open Science

Индустрия Антифрода/Антиспама/Антивсего: какие есть особенности и как с этим работать. У нас будет несколько докладов от крупных IT компаний, все доклады будут от людей, которые на практике защищают сервисы, пользователей или партнеров.

Antifraud

Использование обработки естественного языка в практике

NLP in industry

Generative NLP

Взглянем на трансформеры как на универсальный инструмент для анализа и обработки семантических последовательностей и рассмотрим их применение в разных задачах.

Удивительные трансформеры и где они обитают

Этот курс позволит вам погрузиться в удивительный мир квантового машинного обучения! Курс максимально ориентирован на практику, на методы, которые работают уже сегодня, в NISQ-эпоху (Noisy Intermediate-Scale Quantum), когда кубитов мало и они не идеальны.

Active