Coursera自然语言处理（NLP）课程大纲 📘

课程模块概览

1. 自然语言处理基础

   • 语言模型与概率统计
   • 文本预处理技术（分词、词干提取、停用词过滤）
   • 词向量与分布式表示
   

2. 机器学习在NLP中的应用

   • 传统统计模型（n-gram、HMM）
   • 特征工程与分类算法
   • 深度学习框架入门
   

3. 深度学习实战

   • RNN与LSTM结构解析
   • Transformer模型与自注意力机制
   • 预训练模型（如BERT）调优技巧
   

课程特色

• 🌐 全球顶尖学者授课
• 📚 200+小时学习资源
• 🧠 10+个实战项目案例
• 📌 点击扩展阅读：NLP技术发展史

学习路径建议

1. 完成基础模块后，建议深入学习深度学习实战
2. 掌握核心算法后，可探索自然语言处理项目集进行实践
3. 每周学习进度可参考学习计划表进行规划

课程资源

• 📖 官方教材：《自然语言处理导论》
• 🔍 实验工具：NLP实验室
• 🎯 学习目标：掌握语言模型、文本分析、对话系统等核心技术

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