BERT模型與Transformer模型原理及工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
BERT模型與Transformer模型原理及工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)詳細(xì)內(nèi)容
BERT模型與Transformer模型原理及工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
**課程大綱：BERT模型與Transformer模型原理及工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)**
**一、課程介紹（30分鐘）**
1. 課程目標(biāo)與期望
2. 自然語言處理（NLP）概述
3. BERT與Transformer在NLP中的地位與應(yīng)用
**二、自然語言處理基礎(chǔ)（1小時(shí)）**
1. NLP定義與任務(wù)分類 2. 文本表示：從詞袋模型到詞嵌入
3. 序列模型：RNN、LSTM與GRU
**三、Transformer模型原理（1.5小時(shí)）**
1. Transformer模型簡介
2. 自注意力機(jī)制（Self-Attention）
- 注意力機(jī)制概述
- 自注意力機(jī)制的計(jì)算過程
- 多頭自注意力（Multi-Head Attention）
3. 位置編碼（Positional Encoding）
4. 編碼器（Encoder）與解碼器（Decoder）
- 編碼器結(jié)構(gòu)
- 解碼器結(jié)構(gòu)
- 編碼器-解碼器交互
**四、BERT模型原理（1.5小時(shí)）**
1. BERT模型簡介
2. BERT的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)
- 掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）
- 下一個(gè)句子預(yù)測（Next Sentence Prediction, NSP）
3. BERT模型架構(gòu)
- Transformer編碼器堆疊
- 輸入與輸出表示
4. BERT的微調(diào)與應(yīng)用
- BERT微調(diào)策略
- BERT在NLP任務(wù)中的性能與應(yīng)用案例
**五、BERT與Transformer的工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)（2小時(shí)）**
1. 環(huán)境搭建與準(zhǔn)備
- Python環(huán)境配置
- 深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）的安裝
- 文本處理庫（如NLTK、jieba等）的安裝
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化
- 分詞與編碼
- 數(shù)據(jù)集劃分
3. 模型訓(xùn)練與優(yōu)化
- 加載預(yù)訓(xùn)練模型
- 微調(diào)BERT或Transformer模型
- 超參數(shù)調(diào)整與模型優(yōu)化
4. 模型評估與部署
- 評估指標(biāo)與評估方法
- 模型保存與加載
- 模型部署策略與工具
5. 工程化挑戰(zhàn)與解決方案
- 計(jì)算資源優(yōu)化
- 模型壓縮與加速
- 分布式訓(xùn)練與部署
**六、實(shí)戰(zhàn)演練與案例分析（30分鐘）**
1. 使用BERT或Transformer進(jìn)行NLP任務(wù)的實(shí)戰(zhàn)演練
2. 案例分析：BERT與Transformer在特定任務(wù)中的工程化實(shí)踐
**七、課程總結(jié)與未來展望（30分鐘）**
1. 課程內(nèi)容總結(jié)
2. BERT與Transformer的優(yōu)缺點(diǎn)與局限性
3. NLP領(lǐng)域的未來趨勢與新技術(shù)展望
4. 學(xué)員提問與討論
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《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用（英文名稱）BigdatatechnologyandApplication課程學(xué)時(shí)理論8小時(shí)，實(shí)驗(yàn)4小時(shí)授課方式多媒體+實(shí)踐考核方式實(shí)踐考試+課程論文開課單位先修課程C語言程序設(shè)計(jì)；Java程序設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；Linux操作系統(tǒng)；后續(xù)課程大數(shù)據(jù)算法；適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能
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大語言模型開發(fā)與訓(xùn)練培訓(xùn)大綱第一天：基礎(chǔ)知識與初步實(shí)踐上午：理論基礎(chǔ)與工具準(zhǔn)備1.歡迎與介紹培訓(xùn)目標(biāo)和內(nèi)容概述參與者自我介紹與期望2.大語言模型概述2.1什么是大語言模型（LLM）定義與基本概念介紹Transformer架構(gòu)及其在自然語言處理中的重要性2.2LLM的應(yīng)用場景和優(yōu)勢介紹LLM在文本生成、翻譯、問答系統(tǒng)、文本摘要等方面的應(yīng)用主要的LLM架構(gòu)GPT
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模擬電子技術(shù)教學(xué) 08.29
ZQBKAHoAdABYAGUAOQB2AEUAMgBVAGMAdgAyAHUANwA5AHYAbwBNAEEAegBhAFMAawBFAFoARAA2AFIAeAAwAHAAUwAyADMARABqAEoAUwBqAEgARQBiAEkAVQBBAGkAVwBiAFoASgBvAHMAdABpAGIAdQAwAEQAcQAzAFIAMwB5AC8AVQBx
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人工智能 08.29
人工智能課程大綱人工智能課程大綱一、課程介紹人工智能是現(xiàn)代科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，本課程旨在介紹人工智能的基本理論、應(yīng)用領(lǐng)域以及相關(guān)技術(shù)。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生將了解人工智能的概念、發(fā)展歷程以及未來發(fā)展趨勢，掌握人工智能的基本原理和各種算法模型，并學(xué)會應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問題。二、課程目標(biāo)1.理解人工智能的基本概念和原理；2.熟悉人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域
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人工智能基礎(chǔ)理論 08.29
人工智能基礎(chǔ)理論主題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景線性回歸：用于預(yù)測連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問題決策樹與隨機(jī)森林：用于分類和回歸支持向量機(jī)（SVM）：用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工
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人工智能培訓(xùn) 08.29
第一天：人工智能基礎(chǔ)理論主題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型，多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景線性回歸：用于預(yù)測連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問題決策樹與隨機(jī)森林：用于分類和回歸支持向量機(jī)（SVM）：用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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軟件工程設(shè)計(jì) 08.29
《軟件工程設(shè)計(jì)》課程教學(xué)大綱總學(xué)時(shí)數(shù)：60學(xué)時(shí)，其中：理論教學(xué)30學(xué)時(shí)，實(shí)踐教學(xué)30學(xué)時(shí)學(xué)分：先修課程：《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》，《C語言程序設(shè)計(jì)》，《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》和《數(shù)據(jù)庫原理及其應(yīng)用》考核方式：考試一、制訂大綱的依據(jù)本大綱根據(jù)2020年計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)計(jì)劃制訂二、課程簡介軟件工程作為一門專業(yè)主干課，重點(diǎn)要求學(xué)生學(xué)習(xí)與軟件開發(fā)和維護(hù)有關(guān)的四個(gè)方面的主要內(nèi)容——過
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網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試培訓(xùn)大綱---培訓(xùn)目標(biāo)：本培訓(xùn)旨在通過五天的學(xué)習(xí)，使學(xué)員全面掌握網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試的理論知識與實(shí)踐技能。培訓(xùn)將理論與實(shí)踐相結(jié)合，確保學(xué)員能夠在理解滲透測試原理的基礎(chǔ)上，熟練運(yùn)用各種工具和技術(shù)進(jìn)行實(shí)際操作。通過培訓(xùn)，學(xué)員將能夠獨(dú)立完成滲透測試項(xiàng)目，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與應(yīng)急響應(yīng)能力。---第一天：滲透測試基礎(chǔ)與理論上午-網(wǎng)絡(luò)安全概述-網(wǎng)絡(luò)安全的重要性
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業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論 08.29
業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論課程背景：一方面，隨著信息化的深入，在傳統(tǒng)IT建設(shè)方式下，企業(yè)獨(dú)立采購或者自建的各種企業(yè)信息系統(tǒng)，在內(nèi)部數(shù)據(jù)無法互通，難以配合業(yè)務(wù)數(shù)字化的快速發(fā)展；另一方面，云服務(wù)的出現(xiàn)，讓硬件基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向成數(shù)據(jù)云策略，讓IT架構(gòu)更靈活，但這也讓互聯(lián)互通困擾企業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然產(chǎn)物。中臺架構(gòu)作為整個(gè)企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)服務(wù)的提供
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