📝 Задания

Часть 1. Вопросы по теории

1. Что такое тест Тьюринга и почему он важен для ИИ?
2. Почему появление трансформеров считается прорывом по сравнению с RNN и CNN?
3. В чём проблема «затухания градиентов» у RNN?
4. Зачем трансформерам позиционные эмбеддинги?
5. Где применяется RNN? А CNN?
6. Какая архитектура быстрее всех обрабатывает текст и почему?

Часть 2. NLP в жизни (из ДЗ лекции)

1. Найдите минимум 2 примера использования NLP в повседневной жизни (чат-боты, переводчики, поиск, голосовые ассистенты, автозамена).

Часть 3. Внимание вне NLP

1. Приведите минимум 1 пример, где механизм внимания может применяться вне текста (например, обработка изображений или видео).