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📖 课程介绍
### 从零到一，掌握NLP核心技术——尚硅谷AI大模型之NLP教程
你是否想深入自然语言处理（NLP）的世界，却总觉得理论和实践隔着一层？想亲手构建Transformer、GPT这些前沿模型，又苦于没有系统化的学习路径？这门课就是为你准备的实战指南。
课程采用“录播+案例”的形式，从传统的序列模型（比如RNN、LSTM）一路讲到预训练大模型（比如GPT、T5），带你一步步搞懂NLP。你会学到：
– **打好基础**：从文本分词、词向量表示到RNN的多层结构，把NLP的底层逻辑理清楚。
– **动手进阶**：深入Transformer架构，理解自注意力机制、编码器-解码器的设计，并亲手实现一个完整的模型。
– **跟上潮流**：拆解GPT、T5这些主流预训练模型，学会怎么加载、微调并应用到实际问题中。
– **用好工具**：熟练使用Hugging Face生态（比如Datasets、Tokenizer），快速搭建NLP应用。
**课程亮点**：
– **案例驱动**：每个知识点都配有代码实操，从数据预处理到模型训练，学完就能用上。
– **由浅入深**：从RNN的“简单循环”到Transformer的“复杂注意力”，梯度设计合理，零基础也能跟上。
– **项目导向**：通过Seq2Seq、带任务头的预训练模型等案例，培养解决实际问题的能力。
**适合谁学**：
– 对NLP感兴趣，想系统入门的AI初学者；
– 有编程基础，想转型NLP方向的开发者；
– 希望掌握大模型技术，提升职场竞争力的数据科学家。
**学完能做什么**：
完成课程后，你可以独立实现文本分类、机器翻译、对话生成等NLP任务，也有能力进一步研究GPT、T5这些大模型。
现在就加入，跟尚硅谷一起，从“听说过NLP”到“真正玩转NLP”，开启AI大模型的进阶之路！
课程目录
- ├── 尚硅谷AI大模型之NLP教程【录播课】
- │ ├── 4.视频
- │ │ ├── 153-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-模型结构.mp4
- │ │ ├── 187-NLP-预训练模型-案例-带任务头的预训练模型.mp4
- │ │ ├── 118-NLP-Transformer-模型结构-整体结构.mp4
- │ │ ├── 029-NLP-传统序列模型-RNN-多层结构.mp4
- │ │ ├── 101-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-完整模型.mp4
- │ │ ├── 144-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-简易实现.mp4
- │ │ ├── 062-NLP-传统序列模型-RNN-案例-代码改造说明.mp4
- │ │ ├── 070-NLP-传统序列模型-LSTM-复杂结构.mp4
- │ │ ├── 013-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-自定义词典.mp4
- │ │ ├── 064-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-编码.mp4
- │ │ ├── 033-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-概述.mp4
- │ │ ├── 022-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-概述.mp4
- │ │ ├── 161-NLP-预训练模型-主流模型-T5-预训练&微调.mp4
- │ │ ├── 063-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-说明.mp4
- │ │ ├── 060-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-说明.mp4
- │ │ ├── 042-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-读取json文件.mp4
- │ │ ├── 165-NLP-预训练模型-HF-模型使用.mp4
- │ │ ├── 120-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-生成QKV向量.mp4
- │ │ ├── 093-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-需求分析.mp4
- │ │ ├── 131-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Mask-Attention.mp4
- │ │ ├── 172-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载在线数据集.mp4
- │ │ ├── 096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4
- │ │ ├── 012-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式-API.mp4
- │ │ ├── 073-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-概述&思路分析.mp4
- │ │ ├── 045-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建并保存词表.mp4
- │ │ ├── 056-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-保存模型.mp4
- │ │ ├── 154-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-预训练.mp4
- │ │ ├── 072-NLP-传统序列模型-LSTM-API-输入输出.mp4
- │ │ ├── 054-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-单个轮次的训练逻辑.mp4
- │ │ ├── 124-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接&层归一化-概述.mp4
- │ │ ├── 015-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-概述.mp4
- │ │ ├── 048-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-说明.mp4
- │ │ ├── 004-NLP-导论-技术演进历史.mp4
- │ │ ├── 148-NLP-Transformer-案例-预测&评估脚本.mp4
- │ │ ├── 083-NLP-传统序列模型-GRU-基础结构.mp4
- │ │ ├── 081-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型评估.mp4
- │ │ ├── 157-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-模型结构.mp4
- │ │ ├── 005-NLP-环境准备.mp4
- │ │ ├── 121-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-完整计算过程.mp4
- │ │ ├── 107-NLP-Seq2Seq-总结.mp4
- │ │ ├── 122-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-多头注意力.mp4
- │ │ ├── 090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制.mp4
- │ │ ├── 127-NLP-Transformer-模型结构-编码器-位置编码.mp4
- │ │ ├── 095-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-改造Tokenizer.mp4
- │ │ ├── 176-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-下.mp4
- │ │ ├── 066-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-分析.mp4
- │ │ ├── 059-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-下.mp4
- │ │ ├── 183-NLP-预训练模型-案例-模型训练.mp4
- │ │ ├── 058-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-上.mp4
- │ │ ├── 047-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-保存训练集&测试集.mp4
- │ │ ├── 113-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-实现思路.mp4
- │ │ ├── 174-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-划分数据集.mp4
- │ │ ├── 086-NLP-传统序列模型-LSTM_GRU_RNN横向对比.mp4
- │ │ ├── 003-NLP-导论-常见任务.mp4
- │ │ ├── 137-NLP-Transformer-API-概述.mp4
- │ │ ├── 134-NLP-Transformer-实现细节-注意力为什么需要缩放.mp4
- │ │ ├── 077-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据集.mp4
- │ │ ├── 102-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-核心代码.mp4
- │ │ ├── 053-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-训练循环.mp4
- │ │ ├── 175-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-上.mp4
- │ │ ├── 089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器.mp4
- │ │ ├── 110-NLP-Attention机制-工作原理-具体步骤.mp4
- │ │ ├── 079-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型训练.mp4
- │ │ ├── 143-NLP-Transformer-案例-模型定义-基础结构.mp4
- │ │ ├── 119-NLP-Transformer-模型结构-编码器-概述.mp4
- │ │ ├── 129-NLP-Transformer-模型结构-编码器-小结.mp4
- │ │ ├── 109-NLP-Attention机制-工作原理-概述.mp4
- │ │ ├── 156-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-概述.mp4
- │ │ ├── 180-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-下.mp4
- │ │ ├── 136-NLP-Transformer-模型训练和推理机制.mp4
- │ │ ├── 007-NLP-文本表示-分词-英文分词.mp4
- │ │ ├── 092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述.mp4
- │ │ ├── 071-NLP-传统序列模型-LSTM-API-构造参数.mp4
- │ │ ├── 032-NLP-传统序列模型-RNN-API-构造参数.mp4
- │ │ ├── 065-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-概述.mp4
- │ │ ├── 150-NLP-预训练模型-概述.mp4
- │ │ ├── 037-NLP-传统序列模型-案例-概述.mp4
- │ │ ├── 026-NLP-传统序列模型-RNN-概述.mp4
- │ │ ├── 111-NLP-Attention机制-注意力评分函数.mp4
- │ │ ├── 076-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-下.mp4
- │ │ ├── 166-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-加载.mp4
- │ │ ├── 186-NLP-预训练模型-案例-测试.mp4
- │ │ ├── 151-NLP-预训练模型-分类.mp4
- │ │ ├── 105-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-bleu说明.mp4
- │ │ ├── 061-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-编码.mp4
- │ │ ├── 167-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-使用.mp4
- │ │ ├── 181-NLP-预训练模型-案例-Dataloader.mp4
- │ │ ├── 044-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径处理.mp4
- │ │ ├── 130-NLP-Transformer-模型结构-解码器-概述.mp4
- │ │ ├── 094-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-读取文件.mp4
- │ │ ├── 067-NLP-传统序列模型-LSTM-概述.mp4
- │ │ ├── 034-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-含义.mp4
- │ │ ├── 114-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-编码.mp4
- │ │ ├── 018-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-W
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