在过去的十年中，自然语言处理 (NLP) 的应用呈爆炸式增长。随着人工智能助手的大量出现，以及企业将更多的人机交互体验融入到业务中，理解如何使用 NLP 技术来操作、分析和生成基于文本的数据是至关重要的。现代技术可以像人类一样，捕捉语言的细微差别、使用情境和复杂程度。如果设计正确得当，开发人员可以使用这些技术来构建强大的 NLP 应用，在聊天机器人、AI 语音代理等众多程序中实现自然顺畅的人机交互。
深度学习模型在 NLP 中得到了广泛的应用，因为它们能够对众多语境和语言进行准确的概括。基于Transformer的模型，比如BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，在问答系统的SQuAD指标、实体识别、意图识别、情感分析等方面实现了与人类基准相媲美的准确率，推动了NLP产生革命性的进展。
在此课程中，您将学习如何使用基于 Transformer 的自然语言处理模型完成文本分类任务（如文档归类）和命名实体识别 (NER) 任务，以及如何分析各种模型特性、限制和特点，从而基于衡量标准、应用领域和可用资源来为特定用例选定最适合的模型。
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课程时长: 8 学时
价格:
预备知识:
满足如上知识要求，推荐学习这些内容: Python Tutorial, Overview of Deep Learning Frameworks, PyTorch Tutorial, Deep Learning in a Nutshell, 深度学习揭秘（中文字幕）
工具、库和框架: PyTorch, pandas, NVIDIA NeMo™, NVIDIA Triton™推理服务器
课程测评问题类型:
培训证书:成功完成本课程和测试后，您将获得 NVIDIA DLI 证书，以证明您在这一主题领域的能力，助力您的职业发展。
学习此课程的硬件要求: 您需要一台笔记本电脑或台式机，且能够运行最新版 Chrome 或 Firefox 浏览器。我们为您提供在云端完全配置的 GPU 加速工作站的专用访问权限。
课程语言: 中文
有培训证书
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