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 8, spring 2025)

Курс про линейные модели и ансамбли из деревьев решений

Классические модели ML (autumn 2024)

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning (autumn 2024)

Современные подходы и инструменты для исследований на данных, разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production в DS исследованиях 3.0

Первый открытый русскоязычный курс по геоаналитике. Материалы курса будут полезны специалистам в области Data Scientist, поскольку позволят решать геопространственные задачи, а также проводить исследования в области Geospatial Data Science.

Курс Геопространственный анализ данных (бета-версия)

В этом треке мы собрали записи по ML & Security с офлайн-конференции Data Fest Siberia 3

ML & Security

Deep Reinforcement Learning

Graph Machine Learning is the science between graph theory and machine learning. It is now a very active area of research, with hundreds of publications each month, impactful applications in the industry, and new insights about our world. Intersection of graph theory and machine learning. Overview, SOTA, applications.

Graph ML

Natural Language Processing course (stream 5, autumn 2023)

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

Active