第一、入门基础

学习自然语言处理入门需要掌握的基础知识（课程重点内容为时序网络在NLP中的应用及预训练模型）

前置知识需求：

1.有深度学习基本知识，如梯度、正向传播、反向传播、交叉熵等基本概念

2.有基本的高等数学知识：如基本的矩阵乘法、倒数计算。

3. 有一定的编程基础：会python，pytorch有入门水平

本课程特色：

1、覆盖面广，涵盖绝大部分NLP基础知识，可以快速入门NLP

2、有重点，对于已经被历史淘汰的部分算法进行舍弃，减少了学习成本

3、实战项目多，对于仍在发力的算法进行代码精讲

4、贴近业界，选取效率高，效果好的算法进行讲解

5、工程实践多，选取可快速解决大量业界问题的算法进行讲解

第二、实战进阶：课程重点内容百万实体知识图谱、大语言模型、多模态大模型

适合人群：已经学习入门课程的学生

本课程特色：

1、深度够，足够初、中级算法工程师岗位要求

2、性价比高，涉及图谱、多模态、大模型等高端应用，就业薪资高，课程价格低，一线城市初级20+K，大模型35K+

3、实战导向，接近业界人员需求

4、项目含金量高，数据集大

5、有前置要求，不是入门课程

6、对接面试，面试必问经典问题。

环境要求：

6G以上显卡

大模型和多模态的训练环境，12G或者24G以上的显存显卡，或者租赁云服务器

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内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP等

适用人群

①准备毕业论文的学生

②准备跳槽，正在找工作的AI算法工程师等

③自学和准备转行到AI领域的人

④想巩固AI核心知识，查漏补缺的人