Мы снова запускаем курс "Глубокое обучение в обработке естественного языка" (он же Deep Learning in NLP), на этот раз его прочтут сотрудники лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Алексей Сорокин и Василий Коновалов. Занятия будут проходить по вторникам в 19:00 в учебном центре 1С (Дмитровское шоссе 9), аудитория 9235. Первая лекция 11 февраля. Продлится курс до середины мая. Планируется запись видеолекций для тех, кто не сможет посещать задания очно.
Канал курса: https://t.iss.one/dlinnlp2020spring
Чат курса: https://t.iss.one/dlinnlp_discuss
Форум для вопросов: https://forum.deeppavlov.ai/t/about-the-deep-learning-in-nlp-2020-spring-category/319
Запись на курс: https://forms.gle/1mz9rzoFdf2Von9L7
Как и раньше, курс будет проходить в формате "обратных лекций", то есть дома вы смотрите видеолекции (прежде всего из курса cs224n Стэнфорда) и читаете материалы, после чего решаете тест по их содержанию. На самом занятии мы разбираем квиз и ваши вопросы, проговариваем ещё раз основные моменты из лекций, возможно, делаем что-то ещё, чтобы максимально хорошо понять их содержание. Оценка за курс будет формироваться из еженедельных квизов, практических заданий по программированию нейросетей для задач компьютерной лингвистики, а также курсового проекта.
Первый квиз появится 4 февраля.
Канал курса: https://t.iss.one/dlinnlp2020spring
Чат курса: https://t.iss.one/dlinnlp_discuss
Форум для вопросов: https://forum.deeppavlov.ai/t/about-the-deep-learning-in-nlp-2020-spring-category/319
Запись на курс: https://forms.gle/1mz9rzoFdf2Von9L7
Как и раньше, курс будет проходить в формате "обратных лекций", то есть дома вы смотрите видеолекции (прежде всего из курса cs224n Стэнфорда) и читаете материалы, после чего решаете тест по их содержанию. На самом занятии мы разбираем квиз и ваши вопросы, проговариваем ещё раз основные моменты из лекций, возможно, делаем что-то ещё, чтобы максимально хорошо понять их содержание. Оценка за курс будет формироваться из еженедельных квизов, практических заданий по программированию нейросетей для задач компьютерной лингвистики, а также курсового проекта.
Первый квиз появится 4 февраля.
Telegram
DeepPavlov notifications
Канал текущей информации проекта DeepPavlov.
DeepPavlov notifications pinned «Мы снова запускаем курс "Глубокое обучение в обработке естественного языка" (он же Deep Learning in NLP), на этот раз его прочтут сотрудники лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Алексей Сорокин и Василий Коновалов. Занятия будут проходить…»
Внимание: никаких тетрадок по PyTorch и TF делать не надо и слать скан паспорта тоже, это осталось с прошлого года. Приношу извинения за невнимательность.
Чтобы радость от начала курса не потускнела, надо сразу сделать первый квиз: https://forms.gle/2Gjgq1ot1dFhQsNZ7 Ответы принимаются до 9:00 понедельника. Обращаю внимание, что в эту же форму можно и нужно писать вопросы к лекции.
Ссылки на видеолекции:
Word Vector Representations (word2vec) https://youtu.be/8rXD5-xhemo
Word Vectors and Word Senses https://youtu.be/kEMJRjEdNzM (0:00-38:40, 58:00-1:20:00)
Ссылки на видеолекции:
Word Vector Representations (word2vec) https://youtu.be/8rXD5-xhemo
Word Vectors and Word Senses https://youtu.be/kEMJRjEdNzM (0:00-38:40, 58:00-1:20:00)
Google Docs
NLP. Quiz 1
Intro to NLP and Deep Learning. Word embeddings.
Some questions can be not mentioned in the lecture explicitly, but you can still use logic and google.
Some questions can be not mentioned in the lecture explicitly, but you can still use logic and google.
Итак пришло время для первого практического задания. Цель задания — получить начальное знакомство с нейронными сетями или освежить свои знания о них, написав на PyTorch сеть для классификации картинок. Задание выполняется в jupyter-ноутбуках, где вам нужно дополнить отдельные ячейки (большая часть кода уже написана). Срок сдачи задания: 18 февраля 00:00 (MST). После сдачи вам будет отправлено задание нескольких других студентов курса для проверки.
https://classroom.github.com/a/lU_lW_7H
https://classroom.github.com/a/lU_lW_7H
Добрый день всем! Напоминаем, что завтра пройдёт первая очная лекция курса, которая состоится по адресу Дмитровское шоссе, д.9 (корпус 1С), аудитория 9235 (2 этаж), в 19-00.
Когда вы вошли в здание, нужно пройти через калитку мимо охраны, предъявив паспорт (если Вы не из МФТИ) или пропуск МФТИ, пройти направо до конца, подняться по лестнице на 2 этаж и повернуть в правое крыло (сразу налево от лестницы), там будет лекционная аудитория. В списки на проход внесены все, кто указал в регистрации, что собирается ходить очно и нуждается в пропуске, а также сделал первый квиз. Поскольку количество зарегистрировавшихся превысило наши ожидания и вместимость аудитории, огромная просьба не приходить в последний момент или с опозданием, чтобы не создавать сложности на лекции и при проходе в здание.
Когда вы вошли в здание, нужно пройти через калитку мимо охраны, предъявив паспорт (если Вы не из МФТИ) или пропуск МФТИ, пройти направо до конца, подняться по лестнице на 2 этаж и повернуть в правое крыло (сразу налево от лестницы), там будет лекционная аудитория. В списки на проход внесены все, кто указал в регистрации, что собирается ходить очно и нуждается в пропуске, а также сделал первый квиз. Поскольку количество зарегистрировавшихся превысило наши ожидания и вместимость аудитории, огромная просьба не приходить в последний момент или с опозданием, чтобы не создавать сложности на лекции и при проходе в здание.
Внимание, если вас нет в списках, но вы делали первый квиз и регистрировались на курс, то пришлите ваши ФИО сегодня до 15:00 Дарье Мороз @moryshka
Уже 13 февраля в 19:00 в Школе анализа данных пройдет первая лекция курса «Продвинутые темы в обучении с подкреплением». Полное описание курса на https://deeppavlov.ai/rl_course_2020
Для обучения на курсе требуется общее понимание основных алгоритмов Deep Reinforcement Learning (DQN, DDPG, PPO, A3C) и умение использовать современные фреймворки глубокого обучения tensorflow/pytorch. Для сдачи курса необходимо выполнить курсовой проект – реализовать один из алгоритмов, разобранных на лекции.
Где: занятия пройдут в Яндексе (ул. Тимура Фрунзе, 11к2)
Когда: каждый четверг в 19:00
Регистрация: https://forms.gle/jpxWUSxfdCmqoGdY8
Присоединяйтесь, кому интересно!)
Для обучения на курсе требуется общее понимание основных алгоритмов Deep Reinforcement Learning (DQN, DDPG, PPO, A3C) и умение использовать современные фреймворки глубокого обучения tensorflow/pytorch. Для сдачи курса необходимо выполнить курсовой проект – реализовать один из алгоритмов, разобранных на лекции.
Где: занятия пройдут в Яндексе (ул. Тимура Фрунзе, 11к2)
Когда: каждый четверг в 19:00
Регистрация: https://forms.gle/jpxWUSxfdCmqoGdY8
Присоединяйтесь, кому интересно!)
deeppavlov.ai
RL course
Всем привет! Второй квиз курса: https://forms.gle/1kUsvhcmNt7hXsRh7
Ответы принимаются до 9:00 понедельника. Обращаю внимание, что в эту же форму можно и нужно писать вопросы к лекции.
Материалы ко второму квизу:
статья по фасттексту https://www.mitpressjournals.org/doi/pdfplus/10.1162/tacl_a_00051,
статья по GloVe https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162.pdf
CS224n: GloVe: https://youtu.be/ASn7ExxLZws
FastText: https://youtu.be/CHcExDsDeHU
лекция из курса CS231n: https://youtu.be/i94OvYb6noo
Наше второе практическое задание посвящено векторным представлениям слов. Цель задания — познакомиться со способами получения векторных представлений слов, изучить их свойства. Имплементировать один из вариантов word2vec. Задание выполняется в jupyter-ноутбуках.
Срок сдачи задания: 24 февраля 23:59 (MST). После сдачи вам будет отправлено задание нескольких других студентов курса для проверки.
https://classroom.github.com/a/SvJ6u-QK
Ответы принимаются до 9:00 понедельника. Обращаю внимание, что в эту же форму можно и нужно писать вопросы к лекции.
Материалы ко второму квизу:
статья по фасттексту https://www.mitpressjournals.org/doi/pdfplus/10.1162/tacl_a_00051,
статья по GloVe https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162.pdf
CS224n: GloVe: https://youtu.be/ASn7ExxLZws
FastText: https://youtu.be/CHcExDsDeHU
лекция из курса CS231n: https://youtu.be/i94OvYb6noo
Наше второе практическое задание посвящено векторным представлениям слов. Цель задания — познакомиться со способами получения векторных представлений слов, изучить их свойства. Имплементировать один из вариантов word2vec. Задание выполняется в jupyter-ноутбуках.
Срок сдачи задания: 24 февраля 23:59 (MST). После сдачи вам будет отправлено задание нескольких других студентов курса для проверки.
https://classroom.github.com/a/SvJ6u-QK
Google Docs
DL in NLP 2020. Spring. Quiz 2
Всем привет! Открыта запись на курс Deep Learning (https://www.dlschool.org) от МФТИ
Цель курса -- познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате. Будет два потока: базовый и продвинутый. Всю информацмю можно найти по ссылке: https://mipt.ru/news/otkryt_nabor_na_vesenniy_kurs_shkoly_glubokogo_obucheniya_ot_fpmi. Регистрация до 29 февраля.
Цель курса -- познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате. Будет два потока: базовый и продвинутый. Всю информацмю можно найти по ссылке: https://mipt.ru/news/otkryt_nabor_na_vesenniy_kurs_shkoly_glubokogo_obucheniya_ot_fpmi. Регистрация до 29 февраля.