课程培训
自然语言处理(NLP)算法工程师培训

第一章:NLP基础知识和编程基础

1.介绍NLP语言学基本概念,掌握词性、句法和语义

2.掌握文本处理和清洗的方法,如标点符号处理、词干提取、去停用词等

3.阐述NLP的基本任务和应用领域

 

第二章:NLP基础模型和工具

1.详述NLP相关Python库和框架

2.掌握NLTKspaCYGensim的功能和用法

3.熟悉Word2VecGloVeFasText等词向量模型原理和实现

4.使用预训练的词向量模型,将文本转为向量表示

 

第三章:深度掌握NLP的应用

1.介绍RNNGRU序列模型的原理

2.掌握注意力机制和TransformerNLP任务中的应用

3.阐述Seq2Seq模型和注意力机制在机器翻译任务中的实现

4.练习一个简单的机器翻译模型并进行训练和测试

 

第四章:项目部署和实践

1.实施完整的NLP项目:从数据收集、预处理、模型选择与训练到评估与优化

2.部署NLP模型:掌握如何将训练好的NLP模型部署到生产环境中

3.使用Docker等容器技术,实现模型的部署和服务化

4.分析NLP模型部署中遇到的难点和困惑

 

第五章:总结
学员提问与互动,讨论分析与答疑




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