课程详情
从零基础到实战
掌握自然语言处理（NLP）的核心技术和Python编程
技能。通过系统学习和实战项目，学员将能够独立设计
和实现NLP应用，为进入人工智能领域打下坚实基础
课程大纲
一、Python编程基础
- 第一章Python语言简介与安装
- 第二章基本数据类型（字符串、列表、字典等）
- 第三章控制结构（条件语句、循环）
- 第四章函数定义与模块使用
- 第五章文件操作与异常处理
三、自然语言处理概述
- 第一章NLP的定义与发展历程
- 第二章NLP的主要任务（如分词、句法分析、情感分析等）
- 第三章NLP的应用领域（如机器翻译、智能客服等）
五、机器学习与NLP
- 第一章监督学习与无监督学习在NLP中的应用
- 第二章文本分类与聚类
- 第三章情感分析
- 第四章信息抽取与命名实体识别
七、实战项目
- 第一章命名实体识别（NER）项目实践
- 第二章情感分析项目实践（基于电影评论或社交媒体数据）
- 第三章语法分析项目实践
- 第四章文本分类项目实践
九、大模型开发与应用
- 第一章大模型基础（如GPT、BERT）
- 第二章提示词工程与微调技术
- 第三章RAG与Agent技术
二、Python与NLP工
- 第一章Python在NLP中的应用
- 第二章安装与使用NLP库（NLTK、spaCy、TextBlob）
- 第三章数据清洗与预处理
- 第四章文本向量化（TF-IDF、Word2Vec）
四、基础NLP任务
- 第一章文本预处理（分词、停用词处理、Tokenization等）
- 第二章词嵌入技术（Word2Vec、GloVe、fastText）
- 第三章语言模型（n-gram模型）
- 第四章语法分析（依存句法分析、句法树）
- 第五章语义分析（词义消歧、语义角色标注）
六、深度学习与NLP
- 第一章神经网络基础
- 第二章循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）
- 第三章Transformer架构与预训练模型（如BERT、GPT）
- 第四章深度学习在文本生成、机器翻译等任务中的应用
八、语言学与NLP
- 第一章语言学基础（词汇学、句法学、语用学等）
- 第二章语言学理论在NLP中的应用
- 第三章案例分析：语言学知识助力大模型的翻译能力提升
十、项目设计与开发
- 第一章学生分组设计语言类产品
- 第二章项目选题与需求分析
- 第三章项目设计与开发实践
- 第四章项目成果展示与评估
课程主设
保密
在职高校教授，需保密
公司名称：杭州明两作教育科技有限公司
公司地址：浙江省杭州市滨江区长河街道科技馆街1505号凯瑞金座1603室
