课程简介

本课程是一套系统、深入且紧跟前沿的自然语言处理（NLP）实战教程，专为对人工智能与大模型技术感兴趣的开发者、研究人员及学生量身打造。课程内容从NLP基础理论出发，逐步深入到当前主流的大模型架构与应用实践，全面覆盖词向量（Word2Vec、GloVe）、上下文感知的预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）、生成式模型（如GPT系列）、编码器-解码器结构（如T5）以及革命性的Transformer架构。

核心内容亮点

课程不仅讲解经典算法原理，更注重工程落地能力的培养。你将学习如何使用Hugging Face Transformers库快速调用和微调主流模型，掌握文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统（QA）、文本摘要、机器翻译等典型NLP任务的实现方法。同时，课程还涵盖大模型推理优化、Prompt Engineering（提示工程）、LoRA等高效微调技术，帮助你在有限算力下高效训练和部署模型。

配套资源丰富，学习路径清晰

为提升学习效率，课程提供完整的笔记文档、可运行的Jupyter Notebook代码示例、精选论文解读、配套教学视频以及实战项目指导。所有资料均开源共享，支持从零基础入门到进阶开发的完整学习闭环。无论你是希望转行AI领域的工程师，还是希望深化NLP研究的研究生，本课程都能为你提供坚实的技术支撑和前沿视野。

紧跟行业趋势，拥抱大模型时代

随着大语言模型（LLM）在工业界和学术界的广泛应用，掌握NLP核心技术已成为AI从业者的必备技能。本课程内容持续更新，涵盖截至2024年最新的技术进展，如多模态融合、检索增强生成（RAG）、Agent智能体构建等热门方向，助你站在AI浪潮前沿，把握职业发展新机遇。