21 - 23 martie

Tutoriale

  • Scopul evenimentului nostru este învățarea. De aceea am pregătit o listă de tutoriale care să vă ajute să învățați sau să redescoperiți Python, tehnici de AI și ML și să înțelegeți mai bine diferite concepte de NLP cum ar fi tehnicile de preprocesare sau transformerii.
  • Tutorialele sunt accesibile tuturor. Nu este nevoie să fiți înscriși la competiție pentru a participa la ele.
  • Linkurile și detaliile vor fi postate atât aici cât și pe paginile noastre de socializare.
  • Materialele folosite la tutoriale pot fi accesate pe contul nostru de GitHub: https://github.com/Nitro-Language-Processing/Workshops
    21 martie, 14.00 - 16.00
    [ro] Python for Machine Learning
    Miruna-Andreea Zăvelcă

    Introducere în programarea în Python cu accent pe analiza datelor pentru aplicații de învățare automată, folosind module precum Numpy, Pandas și Matplotlib.

    21 martie, 18.00 - 20.00
    [ro] Practical Introduction to Machine Learning
    Antonio Bărbălău

    Construirea unei serii de operații pentru clasificare care acoperă întregul proces și introducerea unor concepte fundamentale precum pregătirea datelor, selecția caracteristicilor, antrenarea și evaluarea modelelor.

    22 martie, 12.00 - 14.00
    [ro] Linguistics — the Base of Natural Language Processing
    Vlad Neacșu

    O analiză asupra problemelor lingvistice. Participanții vor experimenta direct abordarea unor astfel de probleme și felul în care un algoritm procesează asemenea informații.

    22 martie, 16.00 - 18.00
    [ro] Practical Introduction to Natural Language Processing
    Matei Bejan

    Introducerea conceptelor cheie în NLP, precum preprocesarea datelor, semantica lexicală și "multilingual word embeddings", predate prin activități practice utilizând biblioteci populare de Python, precum NLTK și spaCY.

    23 martie, 14.00 - 16.00
    [ro] Practical Introduction to Deep Learning
    Antonio Bărbălău

    Introducerea componentelor esențiale ale framework-ului PyTorch pentru a construi, antrena și evalua rețele neuronale de tip Feed Forward pentru clasificarea textului, cu aplicații în lumea reală.

    23 martie, 18.00 - 20.00
    [ro] Transfer Learning & Transformers
    Andrei Manolache

    Introducerea conceptului de "Transfer Learning" și arhitectura modelelor de tip "Transformers" printr-un exemplu practic utilizând modelul pre-antrenat Romanian BERT pentru clasificarea datelor RO-STS, ilustrând modul de utilizare a modelelor pre-antrenate și de adaptare a acestora pentru sarcini specifice.

Invitat Special