All Projects → Samsung-IT-Academy → Stepik Dl Nlp

Samsung-IT-Academy / Stepik Dl Nlp

Licence: mit
Материалы мини-курса на Stepik "Нейронные сети и обработка текста"

Projects that are alternatives of or similar to Stepik Dl Nlp

Juliaworkshop19
Advanced Julia for undergraduate physicists
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
One Shot Siamese
A PyTorch implementation of "Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition".
Stars: ✭ 91 (-2.15%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Programming Collective Intelligence
《集体智慧编程》Python代码(基于Python3.6)和数据集
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
18303
18.303 - Linear PDEs course
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
60 days rl challenge
60_Days_RL_Challenge中文版
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Carnd Object Detection Lab
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Stattests
Source code to reproduce experiments from the article Practitioner’s Guide to Statistical Tests
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Ds With Pysimplegui
Data science and Machine Learning GUI programs/ desktop apps with PySimpleGUI package
Stars: ✭ 93 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Lis Ynp
🔮 Life is short, you need PyTorch.
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Resnet cnn mri adni
Code for Residual and Plain Convolutional Neural Networks for 3D Brain MRI Classification paper
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Book Code
《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》全书代码
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Data Mining Python
《python数据分析与挖掘实战》项目实践及拓展
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Sprint gan
Privacy-preserving generative deep neural networks support clinical data sharing
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Neural Ode
Neural Ordinary Differential Equation
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Cognoma
Putting machine learning in the hands of cancer biologists
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Quantum I Ching
A Quantum 爻 System Implementation for Divination
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Python Tutorials
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Ai for everyone
Stars: ✭ 93 (+0%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Ufcnn Keras
Implementation of UFCNN in Keras
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook
Data Science Blogs
A Handful of D(u)S(t)
Stars: ✭ 92 (-1.08%)
Mutual labels:  jupyter-notebook

stepik-dl-nlp

Материалы мини-курса на Stepik "Нейронные сети и обработка текста"

Описание курса

Современные методы автоматической обработки текста -- это поиск по смыслу, машинный перевод, чат-боты, построение баз знаний... Как к этому подступиться? Больше практики! Авторы курса, эксперты Центра ИИ Samsung, доступным языком рассказывают, как начать работать с текстами при помощи нейросетей.

Мы рекомендуем наш курс всем, кто уже имеет базовые знания в машинном обучении и хочет научиться применять нейронные сети для решения задач обработки текстов на естественном языке (NLP, Natural Language Processing).

Авторы курса "Нейронные сети и обработка текста" — эксперты московского Центра искусственного интеллекта Samsung, специалисты в области машинного обучения — преподносят свои знания в доступной форме и в таком объёме, который позволит ориентироваться в современных технологиях в области NLP.

Этот онлайн-курс является частью трека по искусственному интеллекту социально-образовательной программы для ВУЗов "IT Академия Samsung", которая стартовала в 2019 году в МГУ и ЮФУ. Если Ваш ВУЗ хочет вступить в программу "IT Академия Samsung", пишите нам на электронную почту [email protected].

И наконец, главное! Лучших студентов курса мы пригласим на собеседование в Московский Исследовательский Центр Samsung!

Как построен наш курс? Мы начнём с разговора о языке: почему он такой удобный для людей и сложный для машин. Затем мы сформируем высокоуровневую картину предметной области, расскажем об основных понятиях и задачах. После введения мы разберём классические методы, подходящие, например, для определения тематики документа.

А затем начнутся нейросети! Мы расскажем, как подготавливать данные, извлекать "смыслы" слов из текстов, генерировать тексты, разбирать их структуру, выделять наименования объектов, и даже обучать нейросеть искать ответы на вопросы!

Кроме лекций Вас ждут практические семинары. В завершение мы предложим Вам решить сложную прикладную задачу в области NLP.

Инструкция по запуску

Чтобы запустить ноутбук с семинара на своем ноутбуке:

  1. Cклонируйте репозиторий курса:

git clone https://github.com/Samsung-IT-Academy/stepik-dl-nlp.git

  1. В терминале выполните команду:

pip install -r requirements.txt

  1. Запустите ноутбук:

ipython notebook

Чтобы запустить ноутбук на Google Colab:

  1. Скачайте ноутбук (вкладка Github, затем прописываете адрес репозитория.

  2. Запустите ноутбук.

  3. Чтобы выкачать на colab библиотеку dlnlputils, не забудьте выполнить команду в первой ячейке:

!git clone https://github.com/Samsung-IT-Academy/stepik-dl-nlp.git && pip install -r stepik-dl-nlp/requirements.txt
import sys; sys.path.append('./stepik-dl-nlp')
  1. Не забудьте настроить device='cpu' или device='cuda', а также выбрать подходящий Runtime в Google Colab (CPU/TPU/GPU).

А также следуйте комментариям касательно путей внутри ноутбуков.

Ноутбуки также работают и на Kaggle Notebooks.

Датасеты

New York Times

https://github.com/nytimes/ingredient-phrase-tagger

Copyright (c) 2016 The New York Times Company Licensed under the Apache License, Version 2.0

Note that the project description data, including the texts, logos, images, and/or trademarks, for each open source project belongs to its rightful owner. If you wish to add or remove any projects, please contact us at [email protected].