Рекуррентные сети в NLP и приложениях

Рекуррентные нейронные сети (RNN) позволяют моделям «запоминать» контекст последовательностей, что делает их незаменимыми для работы с текстами, временными рядами и генерации контента. Внутри разбирается архитектура RNN и работа с ними через фреймворк PyTorch: от базовых концепций до реализации прикладных сервисов. Вы не просто изучите теорию, а создадите итоговый проект — полноценное приложение на FastAPI, которое использует обученную нейросеть. Курс ориентирован на тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и нейросетями и хочет углубиться в Deep Learning для NLP.