【培训背景】

随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理作为其中的重要组成部分，正逐步渗透到各行各业。从智能客服、机器翻译到情感分析、智能问答等，NLP技术的应用范围越来越广泛，市场需求急剧增长。同时，大数据时代的到来为NLP提供了丰富的数据源，进一步推动了NLP技术的发展和应用。

由于NLP技术的广泛应用和快速发展，对具备NLP技能的专业人才需求也在不断增加。企业、科研机构以及政府机构等都需要大量掌握NLP技术的专业人才来推动相关项目的研发和应用。因此开设了NLP相关课程，旨在通过系统化的培训，帮助学生掌握NLP的基本理论和技能，为未来的职业发展打下坚实基础。

【培训收益】

了解自然语言处理概念

了解自然语言处理技术体系

关键词提取与文本分类方法

文本向量化与句法分析方法

NLP 与深度学习技术的相应算法

理解并掌握 Tensorflow 框架

【适合人群】

通信工程师、软件开发工程师、自动化工程师、自然语言处理感兴趣的人群

【培训特色】

1、理论与实践相结合：

NLP课程注重理论与实践的结合，通过大量的案例分析、项目实践等方式，帮助学生将所学知识应用于实际问题的解决中。这种教学方式不仅有助于学生深入理解NLP技术的原理和应用场景，还能提升他们的实践能力和创新能力。

2、强化实践教学：

NLP课程会安排大量的实践教学环节，如实验课、项目实践、竞赛参与等。通过这些实践教学环节，学生可以亲身体验NLP技术的应用过程，了解NLP技术的实际需求和挑战，从而加深对NLP技术的理解和掌握。

3、多样化的教学方法：

NLP课程会采用多样化的教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、项目驱动法等。这些教学方法可以激发学生的学习兴趣和积极性，提高他们的学习效果和参与度。同时，多样化的教学方法也有助于培养学生的批判性思维、创新思维和团队协作能力等综合素养。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

证书样本

自然语言处理NLP培训班，录播课为17课时，企业内训可按需求定制。

课程安排如下：

第0章 前言

0.0.前言

第1章 python基础学习

1.1.python交互式环境

1.2.标识符和变量

1.3.运算符

1.4.流程控制

1.5.列表和元组

1.6.字典和集合

1.7.函数0

1.8.模块

1.9.类和继承

1.10.字符串

1.11.文件读写

1.12.异常处理

第2章 科学计算包numpy使用学习

2.1.科学计算包numpy使用学习

第3章 绘图工具包matplotlib学习

3.1.绘图工具包matplotlib学习

第4章 人工智能概述

4.1.人工智能概述

4.2.机器学习概述

4.3.机器学习算法应用分析

第5章 神经网络算法

5.1.神经网络算法

第6章 Tensorflow深度学习框架

6.1.Tensorflow安装

6.2.Tensorflow基础知识

6.3.Tensorflow线性回归

6.4.Tensorflow模型构建

6.5.Mnist数据集

6.6.Softmax函数和交叉熵（cross-entropy）

6.7.过拟合、正则化、Dropout

6.8.优化器Optimizer0

第7章 卷积神经网络CNN应用

7.1.卷积神经网络CNN应用

第8章 循环神经网络

8.1.循环神经网络

第9章 NLP任务介绍

9.1.NLP任务介绍

第10章 从传统语言模型到神经语言模型

10.1.从传统语言模型到神经语言模型

第11章 word2vec0

11.1.word2vec

第12章 中文分词项目实战

12.1.中文分词项目实战

第13章 seq2seq

13.1.seq2seq

第14章 Attention机制

14.1.Attention机制

第15章 Bert范式

15.1.Bert范式

第16章 自然语言处理项目实战

16.1.自然语言处理项目实战