课程概述
本课程聚焦自然语言处理领域的前沿技术与实践，适合已掌握基础理论并希望深入探索的开发者与研究者。内容涵盖：
- 🧠 高级语言模型架构（如Transformer、BERT）
- 📈 语义分析与情感计算
- 🤖 对话系统与生成模型优化
- 🧪 多任务学习与迁移学习策略
核心学习模块
深度学习模型
- 掌握Attention机制与位置编码技术
- 实践RoBERTa、T5等预训练模型微调
实战项目
- 构建多语言文本分类系统
- 开发基于强化学习的对话生成模型
进阶优化技巧
- 探索模型压缩与量化方法
- 学习对抗样本防御与伦理规范
扩展资源
如需了解NLP基础理论，可访问：
自然语言处理入门课程
或探索相关领域：
机器学习核心原理