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《自然语言处理高阶研修》-nlp
阅读量:797 次
发布时间:2023-04-04

本文共 1026 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

自然语言处理高阶研修课程

为AI从业者打造的系统性深度学习平台

我们正处在信息爆炸的时代,面对海量网络资源和论文,学习者往往并非资源匮乏,而是如何高效地找到并利用资源。尤其是深度的知识点,往往难以找到优质的学习资源。因此,我们推出《自然语言处理高阶研修》课程,为大家提供系统化、全面的学习体系。

为什么选择这个课程?

  • 内容稀缺性:全网几乎无法找到另一个如此深入且广泛的系统性训练营,涵盖国外课程,内容从前沿到实践均具备极高价值。
  • 实战项目:课程覆盖预训练模型、对话系统、信息抽取、知识图谱、文本生成等技术,配备30+项目案例,帮助学员在实战中提升能力。
  • 全程直播授课:博导级专家全程辅导,解答疑难问题,助力学习高效进阶。

适合人群

  • 从事AI行业多年,但技术深度不足,遇到瓶颈。
  • 停留在模型工具使用层面,难以基于业务场景提出新模型。
  • 对机器学习优化理论和前沿技术理解不够深入。
  • 计划从事尖端科研或申请AI领域研究生、博士生。
  • 读ICML、IJCAI等会议文章,难以把握细节。

课程大纲

课程内容经过大幅更新,采用全程直播授课模式,全面覆盖自然语言处理技术,助力学员在工作中灵活应用,同时深入前沿技术,为科研打下基础。

模块一:预训练模型

  • 预训练模型基础与发展历程
  • BERT及其变体(如RoBERTa)的核心技术
  • GPT系列模型的深入理解
  • Transformer-XL、XLNet等长文本处理技术
  • 其他前沿预训练模型(如T5、SpanBERT)
  • 模块二:对话系统

  • 对话系统综述与核心技术
  • 任务型对话系统架构
  • 自然语言理解与对话管理模块
  • 闲聊对话系统与应用场景
  • 开源对话系统架构RASA详解
  • 模块三:信息抽取与知识图谱

  • 知识图谱基础与设计
  • 关系抽取与预测方法
  • 低资源信息抽取技术
  • 结构化预测模型与图挖掘应用
  • 模块四:文本生成

  • Seq2Seq模型与机器翻译实践
  • 文本摘要生成技术
  • 创作性文本生成与多模态文本生成
  • 对抗式文本生成与NL2SQL
  • 项目与实践

    学员可选择固定项目或团队完成开放式项目(capstone),从立项到答辩全过程,导师团队提供全程辅导,项目最终可能成为创业项目或科研论文。

    科学课程安排

    采用直播授课模式,每周3-4次教学,涵盖核心理论、实战、复习与论文讲解。教学模式参考美国顶级院校体系,确保学习效果最大化。


    这门课程将为您提供:

    • 系统化的前沿知识体系
    • 实践丰富的案例经验
    • 强大的导师支持
    • 可转化为创业或科研成果

    立即报名,抢占学习机遇!

    转载地址:http://nnrfk.baihongyu.com/

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