NLP 自然语言处理大模型基础必备
课程详情
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课程标题：NLP 自然语言处理大模型基础必备
适合人群
- 零基础纯小白
- 数据 / 职场技术从业者
- 跨行业文字工作者
- 求职定向人群
- 副业 / 接单人群
你将会学到
- 微调小模型、基础 RAG 检索增强生成入门
- jieba 分词、停用词过滤、词性标注、繁简转换
- One-hot、词袋 BoW、N-gram
- Scikit-learn、Gensim（Word2Vec、GloVe 词向量训练）
- 文本情感分析（影评 / 评论正负判断）
- 文本分类（新闻多分类、垃圾短信识别）
- 简易机器翻译、智能问答、短文自动摘要
课程简介
本课程旨在帮助学习者掌握大模型底层 NLP 能力，适合各行各业的技术岗位和转型岗位。课程内容从基础到大模型过渡，解决学习者对大模型底层逻辑的困惑，并提供实操流程，帮助学习者掌握大模型 NLP 的核心技能。
课程特点
- 衔接式分层教学，先补传统 NLP 打底，再平滑切入大模型
- 基础友好型大模型讲解，弱化艰深数学推导，重原理理解与实操落地
- 内容贴合企业刚需，重点讲解 BERT、RoBERTa、轻量化微调、RAG 检索增强等职场高频技术
- 实操贯穿全程，每一个知识点都配套可运行代码
- 兼顾多人群，适合计算机在校生、转行职场人、数据分析从业者
主体大纲 & 设计思路
课程整体按照「底层基础铺垫→传统 NLP 能力搭建→大模型核心架构→预训练模型实操→综合项目落地」递进式设计，逻辑层层递进无断层。
授课风格
整体语言平实通俗，摒弃论文式生硬专业话术，复杂架构用生活化类比讲解。授课模式采用「效果演示→原理拆解→逐行敲码→排错答疑」四步走，降低理解门槛。
配套福利
- 全套可直接运行源码包
- 全套学习资料：高清课件、NLP手册、行业公开标注数据集、精简数学速记笔记
- 阶梯式练习题库：基础概念选择题、代码仿写实操题、拓展拔高调参任务
- 专属社群答疑：讲师定期在线答疑，学员互助交流学习问题
- 附加增值资料：大模型面试题库、RAG 部署简易教程、简历项目包装范文
- 课程视频永久回放，不限次数反复观看
课程目录
01 1.NLP的入门概述.mp4 02 2.NLP发展史.mp4 03 3.NLP的数据就是语料.mp4 04 4.英文预处理.mp4 05 5.常见的分词方法.mp4 06 6.jieba分词精确模式.mp4 07 7.jieba搜索模式.mp4 08 8.suggest_freq 测试.mp4 09 9.词性标注测试.mp4 10 10.飞浆和讯飞数据集.mp4 11 11.小结复习.mp4 12 12.数据数据分析的数据集.mp4 13 13.文本语料-标签分析方式.mp4 14 14.文本语料-长度分析方式.mp4 15 15.文本语料-标签正负样本长度方式.mp4 16 16.词汇总量的分析.mp4 17 17.词云分析目标和代码结构.mp4 18 18.词云如何来获取形容词列表.mp4 19 19.词云如何绘图.mp4 20 20.微博名词bug问题.mp4 21 21.文本特征提取-Bow模式.mp4 22 21.不同形状作业的词云.mp4 23 22.文本特征提取-TF和IDF 原理.mp4 24 23.文本特征提取 TF-IDF向量化 理解.mp4 25 24.NLP和机器学习的类比小结.mp4 26 25.n-gram模式.mp4 27 26.n-gram的模式测试.mp4 28 27.文本向量化 One-Hot模式.mp4 29 28.文本向量化 Word-Vec模式两种分类.mp4 30 29.word2vec 待修改.mp4 31 30.fasttext模型训练.mp4 32 31.fasttext分词向量化 2个函数.mp4 33 32.模型的超参设置 测试.mp4 34 33.词嵌入向量第一步.mp4 35 34.词嵌入向量的第二步 修bug.mp4 36 35.nlp复习3.mp4 37 36.文本长度规范.mp4 38 37.BLEDU 评估指标.mp4 39 38.rouge 摘要评估指标.mp4 40 39.电商 医疗的NLP综合作业.mp4 41 工作.mp4 42 自我介绍 注意.mp4
