Обучать модели для текста
Работать с трансформерами, классификацией и извлечением сущностей.
Обработка естественного языка — NLP
Курс для специалистов с техническим опытом о нейросетях для обработки текста: от BERT и больших языковых моделей до RAG, поиска и агентных систем.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 2 месяцаСрок по карточке курса и каталогу школы.
- Уровень входа
- Практикам, Опытным
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Специалистам Data Science | Применять нейросети к задачам обработки текста и поиска. |
| ML- и DL-инженерам | Разобрать дообучение трансформеров, языковые модели и RAG-системы. |
| Разработчикам с нужной подготовкой | Изучить устройство и применение моделей для работы с естественным языком. |
Чему вы научитесь
Применять языковые модели
Разобрать обучение, дообучение и генерацию LLM.
Создавать системы поиска
Построить RAG-систему и познакомиться с агентными инструментами.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Четыре проекта с обратной связью и доступ к облачной инфраструктуре.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Онлайн-теория и задания на платформе.
Консультации
Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Поддержка наставников и ревью проектов.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Нейросетевые решения на практике
Раздел: Программа курса
Бесплатное знакомство с нейросетевыми решениями для текста.
02Современные модели: обучение и механизмы
Внимание, BERT, токенизация, NER и оптимизация обучения.
03Большие языковые модели — LLM
Архитектуры LLM, обучение, генерация и оптимизация инференса.
04Путь генеративной NLP — от Seq2Seq к RAG
Машинный перевод, Seq2Seq, дообучение и построение RAG.
05Современная NLP: поиск, агенты, мультимодальность
Текстовый поиск, агентные системы и мультимодальные модели.
06Фундаментальные основы Deep Learning — тарифы «Расширенный» и «Максимальный»Дополнительные основы Deep Learning в расширенном и максимальном вариантах
Основы нейросетей и PyTorch доступны в расширенном и максимальном вариантах.
07От рекуррентных нейронных сетей (RNN) к трансформерам — тарифы «Расширенный» и «Максимальный»Дополнительные основы Deep Learning в расширенном и максимальном вариантах
RNN, LSTM и переход к трансформерам доступны в расширенном и максимальном вариантах.
08Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов — тарифы «Расширенный» и «Максимальный»Дополнительные основы Deep Learning в расширенном и максимальном вариантах
Свёрточные нейросети и дообучение моделей доступны в расширенном и максимальном вариантах.
09Предобработка данных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis) — тарифы «Расширенный» и «Максимальный»Дополнительные основы Deep Learning в расширенном и максимальном вариантах
Предобработка данных для NLP, изображений и аудио доступна в расширенном и максимальном вариантах.
10Аудиоанализ — тариф «Максимальный»Дополнительный аудиоанализ в максимальном варианте
Аудиоанализ и речевые технологии заявлены в максимальном варианте. Школа повторяет темы NLP в списке спринтов этого раздела; уточните его состав.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Четыре проекта
Модель для NER и классификации, обучение LLM, RAG-система и поиск товаров с мультимодальной моделью.
Облачные ресурсы
Школа указывает доступ к виртуальным машинам с GPU и хранилищу S3 для практики.
Дополнительная практика
Четыре проекта по основам Deep Learning доступны в расширенном и максимальном вариантах; аудиопроекты заявлены в максимальном.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Антон Моргунов
Автор. CV Engineer в IT‑компании
Александр Иванов
Автор. ML‑инженер в бигтехе
Руслан Калимуллин
Автор. ML‑инженер в Huawei
Даниил Вяжев
Автор, Ревьюер. Мидл DL/ML‑инженер в НБКИ
Кирилл Бобылев
Автор, Ревьюер. Senior Data Scientist в бигтехе
Станислав Жбанников
Автор. NLP‑инженер в сфере GenAI
Яна Петрова
Автор. Преподаватель Deep Learning в университете
Артур Мутолапов
Автор. ML‑инженер в бигтехе
Павел Кройчук
Наставник. Senior ML‑инженер в e‑commerce
Кирилл Талалаев
Наставник. Senior Data Scientist в бигтехе
Артём Носенко
Ревьюер. Тимлид в крупном банке
Александр Дядиченко
Инженер. SRE в крупном ретейле
Документ об обучении
Удостоверение
Школа указывает этот вид документа.
После завершения курса и успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Формат: Электронный. После завершения курса и успешного итогового проекта без среднего профессионального или высшего образования.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 48 000 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 48 000 ₽ одним платежом или от 1 960 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
- Ежемесячный платёж
- от 1 960 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какие знания нужны на старте?
Опыт с нейросетями, Python и ООП, анализом данных и классическим ML; также нужны базовые знания математики и линейной алгебры.
Сколько длится обучение?
Школа указывает два месяца.
Какая практика предусмотрена?
Четыре проекта и доступ к виртуальным машинам с GPU и хранилищу S3.
Где изучают основы Deep Learning?
Дополнительный блок с основами Deep Learning доступен в расширенном и максимальном вариантах.
Есть ли аудиоанализ?
Школа заявляет аудиоанализ и речевые технологии в максимальном варианте, но список его спринтов повторяет темы NLP. Уточните состав у школы.
Какой документ выдают?
После успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования школа указывает удостоверение о повышении квалификации; без такого образования — электронный сертификат. В расширенном и максимальном вариантах школа указывает диплом о профессиональной переподготовке.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Обработка естественного языка — NLP».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Яндекс ПрактикумСпециалист по Data Science
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
134 800 ₽
Стоимость курса
от 5 504 ₽ / мес. на 36 мес.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
KARPOV.COURSESСимулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению
Онлайн-тренажёр по анализу данных и машинному обучению с задачами разных уровней сложности. На странице указаны условия подписки на 90 дней.
36 750 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о курсе «Обработка естественного языка — NLP»
Сверьте предварительную подготовку с требованиями школы.
Уточните состав аудиоблока, если рассматриваете максимальный вариант.
Проверьте доступ к облачной инфраструктуре и условия работы с ней.
Что посмотреть дальше
Яндекс Практикум
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы Яндекс Практикум
Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть