NLP

课程介绍

自然语言处理（NLP）被誉为人工智能“皇冠上的明珠”，是当前人工智能领域活跃的研究方向之一。NLP 技术已在互联网、金融、医疗、教育等众多行业实现广泛落地，成为驱动智能应用革新的核心动力，掌握NLP技术更是深入理解大语言模型（LLM）原理与应用的关键。

本套教程专为深耕NLP领域的学习者打造，助力你系统掌握这一前沿技术，解锁智能时代的核心竞争力！

教程内容设计循序渐进，全面覆盖NLP核心知识体系，从文本表示入手，带你掌握词级、字符级、子词级分词技术，以及 one-hot 编码、语义化词向量、上下文相关词向量等词表示方法；进而深入传统序列模型，剖析 RNN、LSTM、GRU 的原理与优劣；随后聚焦 Seq2Seq模型的编码器-解码器架构及其在机器翻译中的应用，再到注意力机制的基本思想与Seq2Seq+Attention的性能改进；最终深入Transformer模型的架构精髓，包括位置编码、多头注意力、前馈网络等核心组件，以及GPT-1、BERT、T5等不同结构的预训练模型……

教程兼具理论深度与实践温度，以理论结合实践为核心特色，每章均配套丰富的代码示例与实验项目，秉持实用导向原则，紧密贴近NLP真实应用场景，助力你在掌握理论知识的同时，快速提升动手能力，真正实现从知识到技能的转化！

为确保高效学习，教程要求学习者具备Python编程基础、深度学习基础以及PyTorch编程基础，以便为NLP脚本编写、数据处理及模型实践提供有力支撑。