第一章：NLP基礎(chǔ)知識(shí)和編程基礎(chǔ)

1.介紹NLP語(yǔ)言學(xué)基本概念，掌握詞性、句法和語(yǔ)義

2.掌握文本處理和清洗的方法，如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)處理、詞干提取、去停用詞等

3.闡述NLP的基本任務(wù)和應(yīng)用領(lǐng)域

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第二章：NLP基礎(chǔ)模型和工具

1.詳述NLP相關(guān)Python庫(kù)和框架

2.掌握NLTK、spaCY、Gensim的功能和用法

3.熟悉Word2Vec、GloVe和FasText等詞向量模型原理和實(shí)現(xiàn)

4.使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，將文本轉(zhuǎn)為向量表示

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第三章：深度掌握NLP的應(yīng)用

1.介紹RNN、GRU序列模型的原理

2.掌握注意力機(jī)制和Transformer在NLP任務(wù)中的應(yīng)用

3.闡述Seq2Seq模型和注意力機(jī)制在機(jī)器翻譯任務(wù)中的實(shí)現(xiàn)

4.練習(xí)一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器翻譯模型并進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試

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第四章：項(xiàng)目部署和實(shí)踐

1.實(shí)施完整的NLP項(xiàng)目：從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練到評(píng)估與優(yōu)化

2.部署NLP模型:掌握如何將訓(xùn)練好的NLP模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中

3.使用Docker等容器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的部署和服務(wù)化

4.分析在NLP模型部署中遇到的難點(diǎn)和困惑

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第五章：總結(jié)
學(xué)員提問(wèn)與互動(dòng)，討論分析與答疑