课程简介

作为自然语言处理的标准模型：BERT开始变得越来越流行! BERT是谷歌于2018年底推出的自然语言处理模型。考虑到“上下文”的处理是其特征，在评估语言理解的11个任务中达到了最高精度，现在已经确立了作为标准模型的地位。 

本课程讲解的BERT技术对近年来自然语言处理的发展起了很大的作用，并且在应用上也很有用。在前半部分概述了自然语言处理和机器学习之后，BERT开始实际解决各种各样的任务。具体包括文章分类、提取固有表达、校对文章、搜索类似文章等。通过体验从数据集的处理，到精调(让BERT专注于特定语言任务的学习)，再到性能评估的一系列流程，目标是能够自己使用BERT。 另外，在处理深度学习的语言模型时经常使用Transformers作为BERT进行处理的库，PyTorch作为有效进行学习和性能评估的库使用Lightning。

本课程主要面向人工智能领域的各类学员，以及想要了解和学习机器学习建模、Bert模型应用的各行业从业者。 本课程侧重于编程实践，通过实际编程案例来带动理论的讲解。 强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，通过一个个编程小模块来辅助对语法的理解和掌握。讲解Bert模型中最经典的语法知识和代码实践，梳理核心知识框架，快速上手Bert开发。

课程目标

1.熟悉自然语言处理的各类应用场景；

2.熟悉Bert在自然语言处理中的地位；

3.掌握自然语言处理的应用步骤；

4.掌握Bert开发环境的搭建；

5.掌握Bert基本技术与模型；

6.掌握Bert初中级实战技巧；

适用人群

具备一定的计算机编程基础和人工智能基础，希望深入了解机器学习开发、自然语言处理、Bert模型开发与应用的广大工程技术人员。