随着大模型技术的爆发，自然语言处理（NLP） 已成为AI领域最核心、最热门的方向之一。

如果我们把大模型比作“AI的大脑”，那么NLP就是这个大脑的语言中枢。没有NLP，大模型就无法理解、生成、翻译、总结任何人类语言。可以说：不懂NLP，就谈不上真正理解大模型！

与此同时，企业对AI人才的要求也在悄然升级。只懂调用API、只会跑开源模型的时代已经过去了。真正抢手的是那些深入理解Transformer架构、能独立设计NLP解决方案、能微调预训练模型落地业务的工程师与算法工程师。

NLP如此重要，当然要学透才好！黑马最新《12天搞定NLP核心》教程正式上线，帮助你系统构建NLP知识与实战能力，为成为AI大模型开发工程师/算法工程师打下坚实基础！

本课程基于深度学习Pytorch框架，聚焦NLP核心技术与Transformer体系，面向有深度学习基础的学习者。

以“原理拆解+代码实操”为核心，将复杂的Transformer架构（输入嵌入、位置编码、多头注意力、编码器/解码器）通过“公式解读+步骤拆解+可视化分析”讲透，衔接梯度下降、反向传播等已有知识。

案例覆盖文本分类、机器翻译、情感分析等经典任务，代码逐行解析Transformer从搭建到训练的全流程，兼顾理论深度与工程实用性。讲解逻辑从基础工具到传统模型，再到Transformer与预训练模型逐步递进，既巩固已有基础，又高效吸收NLP专属知识，助力快速上手实战。

课程亮点

①技术新：以Transformer为核心串联NLP技术体系，从传统序列模型到基于Transformer的预训练模型，技术栈贴合企业实际应用，覆盖NLP核心与前沿。

②比同类教程更有优势：重点拆解Transformer完整架构与实现细节；提供Transformer及各类模型的完整代码资源与实战案例，避免“听懂不会做”。

③实战性强：包含人名分类、机器翻译、情感分析等多个可复用实战项目，覆盖数据处理、模型构建（含Transformer）、训练调优全流程。

④工具链齐全：详细讲解jieba、fasttext、Transformers等主流NLP工具，结合Pytorch实现Transformer搭建，形成“模型原理+工具应用+实战落地”的完整能力。

⑤学习效率高：基于已有神经网络与Pytorch基础设计内容，精简冗余讲解，直击Transformer核心难点与NLP实用技巧，短时间内实现能力跃迁。

⑥知识点精准：聚焦“Transformer为核心的NLP技术链路”，从原理到应用再到实战，知识点精炼且落地性强，适配进阶学习需求。

⑦能力提升快：重点提升Transformer模型构建、NLP技术选型、模型调优与工程落地能力，为后续大模型应用复杂任务（文本生成、阅读理解）打下坚实基础。

适合人群

本课程面向有一定深度学习基础的学习者，特别适合：

• 希望系统学习Transformer及NLP技术的AI相关专业学生；

• 具备基础AI能力、想拓展NLP方向的开发人员；

• 需要落地Transformer相关NLP任务的工程技术人员；

• 希望提升NLP实战能力的AI从业者。

学前需掌握：Python编程基础、神经网络核心原理（梯度下降、反向传播等）、PyTorch框架使用能力。

你将收获

1.掌握NLP领域前沿的技术解决方案

2 掌握NLP相关知识的原理和实现

4.掌握RNN/LSTM/GRU内部结构

6.能够使用Pytorch搭建神经网络

7.构建基本的语言翻译系统模型

8.构建基本的文本生成系统模型

9.构建基本的文本分类器模型

10.使用FastText进行快速的文本分类

11. 熟悉Transformer底层原理及算法思想

12. 熟悉Transformer架构的分类

13. 熟悉注意力机制相关原理及优化

14. 使用Bert等预训练模型，完成文本分类任务

15. 熟悉Transformer模块的Encode和Decoder结构和作用

16. 熟悉Self attention机制中的归一化原因

17. 迁移学习预训练模型和微调的基本概念

课程内容

课程共分为7个模块，共计12天内容

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NLP自然语言处理课程导学

Day01

01.NLP阶段大纲介绍(理解)

02.NLP发展简史介绍(了解)

03.NLP应用场景介绍(了解)

04.文本预处理的主要模块介绍(理解)

05.如何创建沙箱及关联PyCharm(掌握)

06.jieba分词_精确模式介绍(掌握)

07.jieba分词_全模式介绍(理解)

08.jieba分词_搜索引擎模式介绍(掌握)

09.jieba分词_繁体字(理解)

10.jieba分词_用户自定义词典(理解)

11.文本预处理_NER和POS解释(理解)

12.文件张量表示法_one-hot编码介绍(理解)

13.one-hot编码_获取(理解)

14.one-hot编码_使用(理解)

15.one-hot编码_简单实现思路(掌握)

16.word2vec_CBOW原理介绍(理解)

Day02

01.Word2Vec之SkipGram词向量解释(理解)

02.FastText_环境搭建(掌握)

03.FastText_词向量模型的训练和保存(掌握)

04.FastText_加载_查看_模型效果检验(掌握)

05.FastText_模型参数设定(掌握)

06.WordEmbedding和Word2Vec的区别(理解)

07.WordEmbedding_获取词向量(掌握)

08.WordEmbedding_查看词向量的相似性(了解)

09.文本分析_标签数据分布查看(理解)

10.扩展_map()函数功能介绍(理解)

11.文本分析_句子长度分布分析(理解)

12.文本分析_正负样本长度散点分布(理解)

13.扩展_chain()函数介绍(理解)

14.文本分析_词汇统计(掌握)

15.文本分析_高频形容词词云(掌握)

16.扩展_zip()函数用法解释(理解)

17.文本特征处理_n-gram代码演示(掌握)

18.扩展_如何计算两个文本的相似度(理解)

Day03

01.文本长度规范_代码实现(掌握)

02.回译数据增强法介绍(了解)

03.RNN模型简介(了解)

04.RNN的分类介绍(掌握)

05.RNN的模型结构(理解)

06.RNN代码_基础版(掌握)

07.RNN代码_修改句子长度(理解)

08.RNN代码_修改隐藏层及总结(理解)

09.LSTM模型_原理图解(上)_理解

10.LSTM模型_原理图解(下)_理解

11.Bi-LSTM模型_介绍(理解)

12.LSTM模型_代码实现(掌握)

13.GRU模型_原理图解(掌握)

14.GRU模型_代码演示(掌握)

15. RNN人名分类案例_需求介绍(了解)

16.RNN人名分类案例_获取全局字母表和国家名(掌握)

17.RNN人名分类案例_读取数据到内存(掌握)

18.RNN人名分类案例_构建数据集对象(掌握)

19.RNN人名分类案例_构建数据加载器对象(掌握)

Day04

01.扩展_LogSoftmax()函数讲解(理解)

02.全球人名分类案例_搭建RNN模型(掌握)

03.全球人名分类案例_测试RNN模型(理解)

04.全球人名分类案例_搭建LSTM和GRU模型(掌握)

05.全球人名分类案例_测试三种模型(理解)

06.全球人名分类案例_RNN模型训练(掌握)

07.全球人名分类案例_LSTM模型训练(掌握)

08.全球人名分类案例_GRU模型训练(掌握)

09.全球人名分类案例_三种模型可视化(了解)

10.全球人名分类案例_RNN模型预测(掌握)

11.全球人名分类案例_思路总结(理解)

Day05

01.注意力机制介绍(了解)

02.注意力机制_QKV简介(理解)

03.注意力机制_实现步骤介绍(理解)

04.Seq2Seq架构_任务介绍(理解)

05.Seq2Seq架构_加入注意力机制(理解)

06.扩展1_普通的Encoder_Decoder框架(理解)

07.扩展2_加入注意力机制的Encoder_Decoder框架(理解)

08.扩展3_注意力概率分布的计算方式(理解)

09.扩展4_软注意力_硬注意力_自注意力机制简介(理解)

10.常见的注意力计算规则介绍(掌握)

11.扩展_bmm()函数简介(理解)

12.注意力机制_代码实现(掌握)

13.注意力机制_测试代码(掌握)

14.注意力机制_参数解释(理解)

Day06

01.英译法案例_需求介绍(理解)

02.英译法案例_如何配置CUDA环境及测试(上)(掌握)

03.英译法案例_如何配置CUDA环境_实操(掌握)

04.扩展_配置CUDA环境总结(了解)

05.英译法案例_数据清洗函数(掌握)

06.英译法案例_数据预处理函数(掌握)

07.英译法案例_构建数据集对象(掌握)

08.英译法案例_获取数据加载器对象(掌握)

09.英译法案例_构建基于GRU的编码器(掌握)

10.英译法案例_测试基于GRU的编码器(理解)

11.英译法案例_基于GRU的无Attention的解码器_思路分析(理解)

12.英译法案例_构建基于GRU解码器(无Attention)(掌握)

13.英译法案例_测试基于GRU的无Attention解码器(理解)

14.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_思路分析(掌握)

15.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_代码实现_上(掌握)

16.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_代码实现_下(掌握)

Day07

01.英译法案例_带注意力机制的解码器层_测试代码(理解)

02.英译法案例_模型搭建_总结(理解)

03.Teacher Forcing_教师强制(理解)

04.英译法案例_模型训练_单批次(掌握)

05.扩展_view()函数演示(理解)

06.英译法案例_模型训练_完整代码(掌握)

07.英译法案例_模型训练_总结(理解)

08.英译法案例_模型预测_代码实现(掌握)

09.英译法案例_模型预测_代码测试(掌握)

10.英译法案例_绘制张量图(了解)

11.Transformer框架_由来介绍(了解)

12.Transformer架构介绍_文字版(理解)

13.Transformer架构图_上(理解)

14.Transformer架构图_下(理解)

Day08

01.学习Transformer架构的路线(理解)

02.Transformer架构_词嵌入层代码实现(掌握)

03.Transformer架构_位置编码层原理介绍(理解)

04.Transformer架构_位置编码总结(理解)

05.Transformer架构_位置编码层_代码实现(掌握)

06.Transformer架构_位置编码层_代码测试(理解)

07.扩展_上三角矩阵演示(理解)

08.扩展_下三角矩阵演示(理解)

09.扩展_掩码张量的可视化(理解)

10.扩展_masked_fill()函数介绍(理解)

11.Transformer架构_注意力机制代码实现及测试(掌握)

12.多头注意力机制_原理图(上)_理解

13.多头注意力机制_原理图(下)_理解

14.多头注意力机制_代码实现(掌握)

15.多头注意力机制_代码测试(理解)

16.前馈全连接层_代码实现及测试(掌握)

Day09

01.规范化层_代码实现(掌握)

02.规范化层_代码测试(理解)

03.扩展_BN和LN的区别(理解)

04.子层结构搭建_代码实现(掌握)

05.子层结构搭建_代码测试(理解)

06.编码器层_代码实现(掌握)

07.编码器层_代码测试(理解)

08.编码器_代码实现及测试(掌握)

09.解码器层_代码实现(掌握)

10.解码器层_代码测试(理解)

11.解码器_代码实现及测试(掌握)

12.输出部分_代码实现(掌握)

13.输出部分_代码测试(理解)

14.完整的Transformer架构搭建_上(掌握)

15.完整的Transformer架构搭建_下(掌握)

16.Transformer架构测试_上(理解)

17.Transformer架构组件介绍(理解)

18.Transformer架构测试_下(理解)

Day10

01.Fasttext_简介及环境搭建(理解)

02.Fasttext_哈夫曼树介绍(理解)

03.Fasttext_负采样介绍(理解)

04.Fasttext_直接训练_代码实现(掌握)

05.Fasttext优化_数据预处理(掌握)

06.Fasttext优化_调整训练轮数和学习率(掌握)

07.Fasttext优化_调整NGram和损失函数(掌握)

08.Fasttext优化_自动调参(掌握)

09.Fasttext优化_多分类多标签任务(掌握)

10.Fasttext_模型保存和加载(掌握)

11.Fasttext_词向量迁移介绍(理解)

12.迁移学习介绍(理解)

13.常见的预训练NLP模型介绍(理解)

14.Transformers库介绍及环境搭建(理解)

15.NLP任务_Pipeline方式_文本分类(掌握)

16.NLP任务_Pipeline方式_特征提取(掌握)

17.NLP任务_Pipeline方式_完形填空(掌握)

Day11

01.pipeline方式_阅读理解任务(理解)

02.pipeline方式_文本摘要任务(理解)

03.pipeline方式_NER任务(理解)

04.自动模型方式_文本分类任务(掌握)

05.自动模型方式_特征提取任务(掌握)

06.自动模型方式_完形填空任务(掌握)

07.自动模型方式_阅读理解任务(掌握)

08.自动模型方式_文本摘要任务(理解)

09.自动模型方式_NER任务(理解)

10.具体模型方式_完形填空任务(掌握)

11.迁移学习_中文分类案例_数据加载(掌握)

12.迁移学习_中文分类案例_数据预处理(掌握)

Day12

01.迁移学习_中文分类案例_模型搭建(掌握)

02.迁移学习_中文分类案例_模型训练(掌握)

03.迁移学习_中文分类案例_模型评估(掌握)

04.迁移学习_中文填空案例_数据预处理(掌握)

05.迁移学习_中文填空案例_模型搭建(掌握)

06.迁移学习_中文填空案例_模型训练(掌握)

07.迁移学习_中文填空案例_模型评估(掌握)

08.迁移学习_NSP案例_自定义数据集对象(掌握)

09.迁移学习_NSP案例_数据预处理(掌握)

10.迁移学习_NSP案例_模型搭建(掌握)

11.迁移学习_NSP案例_模型训练和评估(掌握)

12.BERT模型介绍(理解)

13.BERT模型架构介绍(理解)

14.BERT预训练任务_MLM和NSP介绍(理解)

15.BERT模型总结(理解)

16.ELMo模型介绍(理解)

17.GPT模型介绍(理解)

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