Курс «Нейронные сети в компьютерной обработке текста и звука. Библиотека PyTorch» посвящён применению глубокого обучения для решения задач обработки естественного языка (NLP) и аудиоданных. Участники научатся разрабатывать, обучать и оптимизировать нейросетевые модели с использованием PyTorch и Python, решая реальные задачи, такие как анализ текста, автоматическое распознавание речи (ASR), синтез речи (TTS) и работа с мультимодальными данными (текст + звук). Программа сочетает лекции, практические занятия и проектную работу, включая актуальные кейсы 2025 года, такие как создание голосовых ассистентов, анализ тональности текста и обработка аудио для музыкальных приложений. Участники также познакомятся с новейшими трендами, такими как использование больших языковых моделей (LLM) и моделей для аудио, а также автоматизацией процессов через MLOps.
Предварительные требования
• Базовые знания Python.
• Элементарное понимание машинного обучения, линейной алгебры и статистики.
• Навыки работы с библиотеками pandas, NumPy и основы программирования.
• Желательно базовое знакомство с обработкой текста (например, токенизация) или аудио (например, работа с WAV-файлами).
По окончании курса слушатели смогут:
• Разрабатывать и обучать нейросетевые модели для задач NLP (классификация текста, анализ тональности, машинный перевод).
• Применять модели для обработки аудио: распознавание речи, синтез речи, классификация звуков.
• Использовать современные архитектуры, такие как Transformer, Wav2Vec 2.0 и Tacotron, для анализа текста и звука.
• Интерпретировать и оптимизировать модели с использованием инструментов (например, SHAP, attention visualization).
• Разворачивать модели в продакшен через REST API и интегрировать их в MLOps-пайплайны.
• Работать с мультимодальными данными, объединяя текст и звук для комплексных задач.
Формат обучения:
Обучение проводится дистанционно по будням с 10 до 14 часов по Мск.
Цель курса:
• Освоить разработку и оптимизацию нейросетевых моделей для задач обработки текста и звука с использованием PyTorch.
• Научиться применять современные архитектуры, такие как Transformer и Wav2Vec, для анализа текста и аудио.
• Изучить методы интерпретации, оптимизации и развёртывания моделей.
• Разработать и внедрить собственный проект, готовый к использованию в реальных сценариях (например, голосовой ассистент или анализ отзывов).
Аудитория курса:
Курс предназначен для специалистов по анализу данных, разработчиков, исследователей и IT-менеджеров, которые хотят освоить методы глубокого обучения для обработки текста и звука. Программа подойдёт тем, кто имеет базовые навыки работы с Python, знаком с основами машинного обучения и стремится углубить знания в области нейронных сетей для NLP и аудиоанализа.
Модуль 1: Введение в глубокое обучение и PyTorch для обработки текста и звука (8 часов)
• Обзор современных трендов в NLP и аудиоанализе: от RNN до Transformer и моделей для аудио (по состоянию на 2025 год).
• Экосистема PyTorch: установка, настройка, работа с новыми инструментами (например, PyTorch 2.0+ и его ускорение).
• Подготовка данных: токенизация текста (с использованием Hugging Face tokenizers), обработка аудио (librosa, torchaudio).
• Создание базовой модели: реализация классификатора текста (например, анализ тональности) и классификатора звука.
• Практическое занятие: Построение и обучение модели для классификации текста (на датасете IMDb) и классификации звуков (на датасете UrbanSound8K).
Модуль 2: Архитектуры для обработки текста (10 часов)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): основы, LSTM, GRU для работы с последовательностями.
• Transformer: архитектура, self-attention, применение в задачах NLP (BERT, RoBERTa).
• Большие языковые модели (LLM): дообучение предобученных моделей (например, из Hugging Face) для анализа текста.
• Практическое занятие: Реализация модели на основе Transformer для задачи классификации текста или машинного перевода (например, с использованием датасета WMT).
Модуль 3: Архитектуры для обработки звука (8 часов)
• Основы обработки аудио: спектрограммы, MFCC, работа с torchaudio.
• Модели для аудио: Wav2Vec 2.0 для распознавания речи, Tacotron 2 для синтеза речи.
• Классификация и сегментация звука: использование CNN и Transformer для анализа аудиоданных.
• Практическое занятие: Реализация модели для автоматического распознавания речи (ASR) на датасете LibriSpeech или синтеза речи с Tacotron.
Модуль 4: Мультимодальные задачи и продвинутые методы (6 часов)
• Мультимодальные модели: объединение текста и звука (например, с использованием CLIP или SpeechBERT).
• Генеративные модели для текста и звука: основы GPT для генерации текста, WaveNet для генерации аудио.
• Оптимизация моделей: регуляризация (Dropout, LayerNorm), подбор гиперпараметров с Optuna.
• Практическое занятие: Создание мультимодальной модели для задачи, например, генерации описания аудиофайла (аудио → текст).
Модуль 5: Интерпретация, развёртывание и итоговый проект (8 часов)
• Интерпретация моделей: визуализация attention в Transformer, объяснение решений с SHAP.
• MLOps для NLP и аудио: автоматизация обучения, мониторинг моделей, использование MLflow.
• Развёртывание моделей: создание REST API с FastAPI для интеграции модели в приложение (например, голосовой ассистент).
• Практическое занятие: Итоговый проект — разработка и развёртывание модели для обработки текста или звука (например, чат-бот с голосовым интерфейсом) с последующим созданием API.
