第一章：NLP基礎知識和編程基礎

1.介紹NLP語言學基本概念，掌握詞性、句法和語義

2.掌握文本處理和清洗的方法，如標點符號處理、詞干提取、去停用詞等

3.闡述NLP的基本任務和應用領域

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第二章：NLP基礎模型和工具

1.詳述NLP相關Python庫和框架

2.掌握NLTK、spaCY、Gensim的功能和用法

3.熟悉Word2Vec、GloVe和FasText等詞向量模型原理和實現

4.使用預訓練的詞向量模型，將文本轉為向量表示

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第三章：深度掌握NLP的應用

1.介紹RNN、GRU序列模型的原理

2.掌握注意力機制和Transformer在NLP任務中的應用

3.闡述Seq2Seq模型和注意力機制在機器翻譯任務中的實現

4.練習一個簡單的機器翻譯模型并進行訓練和測試

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第四章：項目部署和實踐

1.實施完整的NLP項目：從數據收集、預處理、模型選擇與訓練到評估與優化

2.部署NLP模型:掌握如何將訓練好的NLP模型部署到生產環境中

3.使用Docker等容器技術，實現模型的部署和服務化

4.分析在NLP模型部署中遇到的難點和困惑

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第五章：總結
學員提問與互動，討論分析與答疑