Contents
NLP-BERT實戰
從這 8 小時的課程，你會學到
- 掌握NLP當下核心演算法模型
- 熟練掌握Transformer網路架構
- 熟悉注意力機制的作用（Attention）
- 熟練掌握BERT模型原理及應用
- 熟練使用谷歌開源專案BERT
- 基於BERT開源模型構建自己的專案
- 將預訓練模型應用到自己的任務中
- 熟悉當下NLP常規解決方案
要求
- 熟悉Python
- 熟悉深度學習與Tensorflow
課程說明
Python自然語言處理-BERT模型實戰課程旨在幫助同學們快速掌握當下NLP領域最核心的演算法模型BERT的原理構造與應用例項。通俗講解BERT模型中所涉及的核心知識點（Transformer,self-attention等），基於google開源BERT專案從零開始講解如何搭建自然語言處理通用框架，通過debug原始碼詳細解讀其中每一核心程式碼模組的功能與作用。最後基於BERT框架進行中文情感分析與命名實體識別等主流專案實戰。
目標受眾
- 人工智慧方向的同學們
- 自然語言處理方向的同學們
講師簡介
唐宇迪 機器學習工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )
唐宇迪，計算機博士，專注於機器學習與計算機視覺領域，深度學習領域一線實戰專家。參與多個國家級計算機視覺專案，主要研究計算機視覺領域。多年資料領域培訓經驗，豐富的教學講解經驗，累計培訓付費學員30萬+，課程涉及使用者超過百萬級別，出品多套機器學習與深度學習系列課程，以Python維核心武器，課程生動形象，以實戰為基礎結合真實的資料集進行實戰演練嗎，課程風格通俗易懂，非常適合零基礎及準備轉行的同學們加入學習。
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