AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门

　　讲解方式:

　　本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式. 在解析理论算法的同时, 更加注重代码实践. 每一个知识点, 每一个专题都以代码驱动, 案例终结. 让学生们学懂, 学通, 学会。

　　课程亮点：

　　1，课程由浅到深，由原理到实践，适合自然语言处理入门学习。

　　2，代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。

　　课程内容：

　　1. Pytorch基础知识

　　2. 自然语言处理入门

　　3. 文本预处理

　　4. HMM和CRF

　　5. RNN, LSTM, GRU

　　6. Transformer

　　适用人群：

　　1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。

　　2、希望从事人工智能行业高薪工作的在职人员。

　　3、对自然语言处理技术感兴趣的相关人员。

　　基础课程主讲内容包括：

　　第一章: Pytorch基础知识

　　1. Pytorch基础元素和函数

　　2. Pytorch构建神经网络案例

　　3. Pytorch构建分类器案例

　　第二章: 自然语言处理入门

　　1. 介绍NLP的发展历史, 关键时间节点

　　2. 介绍NLP的行业主流应用和当前热点

　　第三章: 文本预处理

　　1. 文本处理的基本方法

　　2. 文本张量的表示方法

　　3. 文本的数据分析方法

　　4. 文本的特征处理方法

　　5. 文本的数据增强

　　6. 新闻主题分类任务的案例

　　第四章: HMM和CRF

　　1. 介绍HMM的原理和特点

　　2. 介绍CRF的原理和特点

　　第五章: RNN系列模型

　　1. RNN模型介绍和代码实践

　　2. LSTM模型介绍和代码实践

　　3. GRU模型介绍和代码实践

　　4. 注意力机制原理介绍和代码实践

　　5. 人名分类器的案例

　　6. 英译法任务的案例

　　第六章: Transformer

　　1. 认识Transformer的架构

　　2. 详解Transformer的输入部分和代码实现

　　3. 详解Transformer的编码器部分和代码实现

　　4. 详解Transformer的解码器部分和代码实现

　　5. 详解Transformer的输出部分和代码实现

　　6. 基于Transformer架构的copy任务测试

　　7. 基于Transformer构建语言模型的案例

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