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)

Самая масштабная секция Data Fest 2024 о том, как компьютер понимает, обрабатывает и порождает тексты на языках, на которых общаются люди.

NLP | Data Fest 2024

В этой секции Вы узнаете о передовых методах и подходах к работе с большими языковыми моделями (LLM). Вас ждут доклады от ведущих специалистов в области Data Science, которые поделятся своим опытом и знаниями о том, как создавать умных ассистентов, бороться с галлюцинациями в RAG-системах, обучать большие языковые модели и применять их в различных областях.

Advanced LLMs | Data Fest 2024

Теория и практика работы с временными рядами и прогнозированием: от классических статистических наработок до DL и FM

Time Series | Data Fest 2024

Учим избавляться от рутины во внутренних процессах жизненного цикла моделей и повышать эффективность своей работы.

AutoML in practice

Курс по графам знаний (Knowledge Graphs) и как их готовить в 2021 году.

KG Course 2021

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.

Открытый курс квантового машинного обучения

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 23/24

Трек для глубокого изучения рекомендательных систем на практике

Your Second RecSys

Секция RecSys познакомит вас с самыми актуальными кейсами различных компаний и технологическими трендами в этой области.

Active