• conda 4.12.0 (later versions may also work) - Installation
• VS Code - Ubuntu Installation
• (Optional) CUDA Version: 11.4; Driver Version: 470.129.06 - Installation

1. Install Poetry using Poetry full guide.
   • Important: Check if it is working using poetry --version
2. Run command to keep your .venv folder right in your project: poetry config virtualenvs.in-project true
3. poetry shell
   • Important: If you have conda and 2 environments were activated: conda deactivate
4. poetry install --no-root

In order to activate environment on the next use. Important: you should be inside your project

poetry shell

If you have CUDA

conda env create -f environment_gpu.yaml

Otherwise

conda env create -f environment.yaml

In order to activate environment

conda activate iasa_nlp_env

You may use any port

jupyter lab --port 7766

1. Структура та структурні елементи постановки ML задачі. Формалізація бізнес задач. Основні задачі й методи в сфері Обробки природних мов - Volodymyr
2. Представлення природніх мов в машинному вигляді. Класичні та нейронні алгоритми векторизації. Класичні ML підходи в NLP. - Vladyslav
3. Основні метрики в NLP (обробка природніх мов). Побудова оцінки підходів і моделей в NLP - валідація. - Anton
4. Підходи з використанням архітектур RNN/GRU/LSTM. - Volodymyr
5. Підходи з використанням архітектури Transformer. - Anton
6. Генеративні задачі: машинний переклад, сумаризація тексту, умовна та безумовна текстова генерація, розгляд GPT архітектури - Vladyslav
7. Задача кластеризації. Задача моделювання тем. - Volodymyr
8. MLOps - розгортання моделей. - Anton

1. Create Kaggle account
2. Create Notebook
3. Explore docs and find out how
   • Add Kaggle dataset to notebook
   • Turn on GPU

1. Create Notebook in Colab
2. Enable GPU
3. Add Kaggle dataset to Colab - https://www.geeksforgeeks.org/how-to-import-kaggle-datasets-directly-into-google-colab/

• For most of lectures you will need datasets from Kaggle. Prepare in advance
  • CommonLit - Evaluate Student Summaries dataset API command: kaggle competitions download -c commonlit-evaluate-student-summaries
  • Natural Language Processing with Disaster Tweets dataset API command: kaggle competitions download -c nlp-getting-started
  • Mantis Analytics Location Detection dataset: kaggle datasets download -d vladimirsydor/mantis-analytics-location-detection
  • Dataset for Topic Modelling: https://drive.google.com/drive/folders/1jwh225T0DIEN4A1wMZ8-dVJX-2Tsovqf?usp=sharing
• We recommend to create data folder in the course root directory and put all datasets there. So you might have next structure

data/
    nlp_getting_started/
        train.csv
        test.csv
        ...
    ...
Lecture_1/
...

1. Create Kaggle account
2. Proceed with Installation & Authentication
3. Don't forget to join a competition and accept its rules on a Kaggle website.
4. Download dataset with API command