自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，深度学习技术为该领域带来了革命性的突破。本课程将带你从基础到进阶掌握NLP与深度学习的结合应用。

课程亮点

  • 🌟 深度学习模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中的实践
  • 📚 详解RNN、LSTM、Transformer等核心架构
  • 🧠 结合PyTorch/TensorFlow实战项目解析
  • 📌 本站链接：深度学习基础教程 可作为前置学习内容

核心模块

  1. 文本预处理

    • 分词与词干提取
    • 嵌入层（Embedding Layer）原理
    • 序列填充与注意力机制

  2. 经典模型解析

    Transformer_Model
    - 可视化Transformer架构图 - BERT预训练模型的微调技巧 - T5与GPT系列模型对比

  3. 实战项目

    • 情感分析系统开发
    • 神经机器翻译实践
    • 文本生成与对话模型

学习建议

💡 推荐扩展阅读：

📌 特别提示：课程包含大量代码示例与可视化图表，建议配合Colab实战环境进行动手实践。