课程采用“NLP与机器学习基础—>深度学习内核—>大模型与前沿应用”的三阶全链路模型，带你从语言模型与语法树、爬虫与搜索引擎以及经典机器学习起步，深入动态规划与编辑距离等底层算法，彻底攻克NLP与深度学习领域的核心难题。课程核心聚焦于深度学习与大模型技术，深入CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络，并重点剖析当前AI领域的绝对核心——Transformer架构与BERT大规模预训练模型。你将掌握从word2vec词向量表示到面向服务的智能客服机器人、新闻自动摘要生成等前沿应用，并通过高级人工智能知识的拓展，打通从基础算法推导到企业级NLP产品落地的完整技术闭环。这不仅是API的调用，更是对企业级“语义理解、大模型微调、生成式AI”算法架构能力的深度重塑，助你从一名普通的数据开发者蜕变为具备底层原理掌控与全栈NLP落地能力的稀缺算法专家。
课程目录：
第10章 CNN卷积神经网络
第11章 RNN循环神经网络
第12章 Transformer与BERT，大规模预训练问题
第13章 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
第14章 高级人工智能知识
第1章 语言模型与语法树
第2章 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
第3章 动态规划与编辑距离
第4章 自然语言理解初步
第5章 经典机器学习一
第6章 深度学习
第7章 经典机器学习二
第8章 经典机器学习三：非监督、 半监督、主动学习
第9章 word2vec
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