第一章：NLP基础知识和编程基础

1.介绍NLP语言学基本概念，掌握词性、句法和语义

2.掌握文本处理和清洗的方法，如标点符号处理、词干提取、去停用词等

3.阐述NLP的基本任务和应用领域

 

第二章：NLP基础模型和工具

1.详述NLP相关Python库和框架

2.掌握NLTK、spaCY、Gensim的功能和用法

3.熟悉Word2Vec、GloVe和FasText等词向量模型原理和实现

4.使用预训练的词向量模型，将文本转为向量表示

 

第三章：深度掌握NLP的应用

1.介绍RNN、GRU序列模型的原理

2.掌握注意力机制和Transformer在NLP任务中的应用

3.阐述Seq2Seq模型和注意力机制在机器翻译任务中的实现

4.练习一个简单的机器翻译模型并进行训练和测试

 

第四章：项目部署和实践

1.实施完整的NLP项目：从数据收集、预处理、模型选择与训练到评估与优化

2.部署NLP模型:掌握如何将训练好的NLP模型部署到生产环境中

3.使用Docker等容器技术，实现模型的部署和服务化

4.分析在NLP模型部署中遇到的难点和困惑

 

第五章：总结
学员提问与互动，讨论分析与答疑

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