从代码和文本生成到语言翻译的应用程序,自然语言处理(NLP)是一种核心人工智能(AI)技术。鉴于可用的大量非结构化文本数据(例如Internet),并在主要由上下文表示和变压器体系结构驱动的最新性能突破之后,对NLP及其应用程序的深入了解已变得至关重要。
该模块对NLP进行了彻底的介绍,从对常见任务,语言现象和特征化方法的理解到基于尖端变压器的神经体系结构,这些神经体系结构是基于最新的最前沿大语言模型(例如GPT3和Chatgpt)。
对自然语言处理(NLP)的全面理解:学生将深入了解自然语言处理的基本原理、常见任务和语言现象,以及其在人工智能领域的重要性。
掌握常见任务和特征化方法:学生将学习常见的自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析等,以及用于特征化文本数据的方法。
了解最新的神经网络架构:学生将了解最新的神经网络架构,特别是基于变压器(Transformer)架构的模型,如GPT-3和ChatGPT。这些模型在自然语言处理领域取得了巨大的突破。
应用NLP技术解决实际问题:学生将学习如何应用所掌握的NLP技术来解决实际问题,如文本生成、语言翻译、情感分析等,在各种应用领域中取得突破性的进展。
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