【培训背景】

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。

【培训收益】

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；

【适合人群】

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。

【培训特色】

1、理论与实践相结合：课程不仅注重理论知识的传授，还强调实践操作能力的培养，通过案例分析和代码演示帮助学员掌握BERT模型的应用技能。

2、师资力量强大：通常由具有丰富NLP领域教学和研究经验的教师授课，能够确保学员获得高质量的教学资源和指导。

3、课程内容丰富：课程内容涵盖BERT模型的基础知识、预训练与微调机制、实践应用等多个方面，确保学员能够全面了解BERT模型的各个方面。

4、灵活多样的教学方式：采用线上或线下授课方式，结合视频讲解、课堂讨论、实验操作等多种形式，提高教学效果和学员的学习体验。

【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。

自然语言处理之BERT模型培训班，录播课为23课时，企业内训可按需求定制。 

课程安排如下：

第1章 Bert概述

1.1.自然语言处理的核心任务

1.2.机器学习的基本模型

1.3.基于机器学习的自然语言处理

1.4.Bert基本特征

1.5.1.机器学习基础与实践-机器自我学习

1.5.2.机器学习基础与实践-开发环境

1.5.3.机器学习基础与实践-模型开发

1.5.4.机器学习基础与实践-回归模型

1.5.5.机器学习基础与实践-分类模型

1.5.6.机器学习基础与实践-神经网络基础

1.5.7.机器学习基础与实践-高级神经网络模型

第2章 自然语言处理初步

2.1.自然语言处理初步

第3章 自然语言处理的数学原理基础

3.1.线性回归（1）

3.1.线性回归（2）

3.2.自然语言处理文章的原理

3.3.数学思维训练（1）

3.3.数学思维训练（2）

3.3.数学思维训练（3）

3.4.经典核心算法

第4章 深度神经网络原理与实践

4.1.深度神经网络原理

4.2.正向传播

4.3.损失函数

4.4.梯度下降法

4.5.误差反向传播

第5章 word2vec

5.1.word2vec

第6章 Bert结构

6.1.Bert结构

第7章 Bert应用

7.1.文章填空

7.2.文章分类

7.3.词汇提取

7.4.文章校队

第8章 案例实战

8.1.案例实战