欢迎来到深度学习与自然语言处理的专题页面！以下内容将帮助你快速了解NLP的核心知识与实践方向。
📘 课程大纲
基础理论
- 语言模型与词向量（如Word2Vec、GloVe）
- 序列建模与RNN/LSTM
- Transformer架构与自注意力机制
- 📚 扩展阅读：深度学习基础
实战应用
- 文本分类与情感分析
- 命名实体识别（NER）
- 机器翻译与生成模型
- 📚 相关案例：NLP实战项目
前沿技术
- 预训练模型（如BERT、GPT）
- 多模态NLP与跨领域应用
- 模型优化与部署策略
- 📚 进阶学习：AI前沿
📷 图片展示
🧠 学习建议
- 结合代码实践（如Python + TensorFlow/PyTorch）加深理解
- 关注行业动态，如自然语言处理技术的最新进展
- 参与开放数据集项目（如GLUE、SuperGLUE）提升实战能力
如需更多资源，请访问课程中心获取完整目录！