【Udemy中英字幕】Master Natural Language Processing with Transformers

使用 Transformer 掌握自然语言处理

使用 Transformer 进行 NLP | GenAI | Hugging Face | 深度学习

讲师：Pooja Dhouchak

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通过这门以Transformers为重点的 NLP 综合课程，释放现代自然语言处理 (NLP)的强大功能并提升您的技能。本课程将指导您了解 Transformer 模型的基本知识，从理解注意力机制到利用预训练模型。如果是这样，那么这门课程就是您所需要的！

我们将本课程分为几章。在每一章中，您将学习使用 Transformers 进行自然语言处理的新概念。以下是我们将在本课程中涵盖的一些主题：

从 NLP 简介和 Python 环境设置开始，您将获得文本预处理方法的实际经验，包括标记化、词干提取、词形还原和处理特殊字符。您将学习如何通过词袋、n-gram 和 TF-IDF有效地表示文本数据，并通过实际的编码练习探索突破性的Word2Vec 模型。

深入研究Transformer的工作原理，包括自注意力、多头注意力和位置编码的作用。了解 Transformer编码器和解码器的架构，并学习如何训练和使用这些强大的模型进行实际应用。

本课程的特色项目采用了Hugging Face最先进的预训练模型，例如用于情绪分析的BERT和用于文本翻译的T5。通过指导性编码练习和分步项目演练，您将巩固理解并建立将这些模型应用于复杂 NLP 任务的信心。

在本课程结束时，您将掌握实用技能，以应对 NLP 挑战、构建强大的解决方案并推进您在数据科学或机器学习领域的职业生涯。如果您已准备好使用现代工具和实践项目掌握 NLP，那么本课程非常适合您。

您将学到的内容：

– 全面的文本预处理技术，具有真实的编码示例

– 文本表示方法，包括 Bag of Words、TF-IDF 和 Word2Vec

– 深入了解 transformer 架构和注意力机制

– 如何实现并使用 BERT 进行情绪分类

– 如何使用 T5 模型构建文本翻译项目

– Hugging Face 生态系统的实践经验

本课程适合哪些人：

– 中级至高级 NLP 学习者

– 机器学习工程师和数据科学家

– 对 NLP 应用感兴趣的 Python 开发人员

– 人工智能爱好者和研究人员

踏上通过Transformers 掌握 NLP 的旅程，并通过实践项目和最先进的工具来打造您的专业知识。

如果您对本课程有任何疑问，请随时在Udemy 问答板上给我留言。我们会尽快给您最好的答复。

感谢您查看课程页面，希望在我的课程中见到您。

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