第一部分：
1.1自然语言处理基础--基础与应用
1.2大模型基础--大模型背后的范式
1.3编程环境和 GPU 服务器个绍

第二部分：
2.1神经网络的基本组成元素
2.2如何训练神经网络
2.3词向量: Word2vec-
2.4循环神经网络 (RNN)
2.5门控循环单元 (GRU)
2.6长短期记忆网络 (LSTIM)
2.7双向 RNN
2.8卷积神经网络 (CNN)

第三部分：
3.1注意力机制--原埋介绍
3.2注意力机制--注意力机制的各种变式
3.3注意力机制--注意力机制的特点
3.4Transformer结构
3.5预训练语言模型
3.6Transformers教程

第四部分：
4.1基于大模型文本理解和生成介绍
4.2信息检索
4.3机器问答
 

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