Чотири курси: мова, потім моделі на ній, потім дві спеціалізації. Кожна тема — окрема сторінка, яку можна читати підряд або відкрити з пошуку: все потрібне пояснено на місці.
| Курс | Теми | Потрібно знати | Глосарій |
|---|---|---|---|
| Python | 40 із 40 | нічого | 167 термінів |
| Машинне навчання | 40 із 40 | Python | 264 терміни |
| Компʼютерний зір | 40 із 40 | машинне навчання | 190 термінів |
| Обробка природної мови | 40 із 40 | машинне навчання | 210 термінів |
Усі чотири курси готові. Обробка природної мови веде від «Текст як дані» через мішок слів, ембединги, RNN і трансформер до передтренованих моделей, прикладних задач і дороги до великих мовних моделей.
| Лекція | теорія з інтерактивними візуалізаціями: не картинка, а те, що можна покрутити |
| Практика | зошит із кодом, який запускається без правок |
| Тест | самоперевірка з поясненням до кожної відповіді, і правильної, і хибної |
| Домашнє завдання | три рівні: повторити, застосувати до свого, зробити з нуля |
Математика пояснюється, а не використовується: біля формули завжди сказано, що вона означає словами, що означає кожен символ і навіщо вона тут. Плюс маленький приклад із реальними числами.
Лекції, тести й домашні завдання — звичайні HTML-сторінки. Відкриваються в браузері, нічого встановлювати не треба.
Практичні зошити — .ipynb. Щоб запускати їх у себе:
pip install -r requirements.txt
jupyter notebookКожен зошит має вигляд-двійник practice.html — його можна просто переглянути
в браузері разом із результатами виконання, без запуску.
Матеріали курсу — CC BY 4.0. Код у зошитах — MIT.