深度解析自然语言处理技术培养方案
核心技术培养模块
- ▌ 语言模型构建：从Word2Vec词向量到Doc2Vec文档表征
- ▌ 神经网络演进：RNN/LSTM时序处理与Attention机制对比
- ▌ Transformer架构：BERT/GPT系列模型底层原理剖析
教学实施体系
| 教学阶段 | 内容构成 | 课时配置 |
|---|---|---|
| 理论精讲 | 10次核心Lecture教学 | 20h |
| 项目实战 | 12次Mentor指导 | 24h |
| 成果输出 | 论文辅导+答辩展示 | 8h |
人才培养定位
本课程面向计算机科学、人工智能等相关领域学习者，要求参与者具备线性代数基础及至少掌握Python/Java/C++其中一种编程语言。特别适合希望在以下方向深造的学员：
- ▸ 智能对话系统开发
- ▸ 机器翻译算法优化
- ▸ 舆情分析系统构建
- ▸ 知识图谱工程实践
教学支持体系
实时指导机制
每周6次Office Hour答疑，配备双语助教全程跟进，确保技术难点24小时内解决
质量控制体系
实施学习进度日报制度，班主任定期反馈学习情况，保障项目完成质量
