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如何入门自然语言处理（NLP），并深入理解AI大模型？

看这门斯坦福CS224N《深度学习自然语言处理》2024春季课程就行！

这门课不仅带你搞懂词向量、神经网络、Transformer、预训练、微调、强化学习，还手把手教你用PyTorch搭建自己的NLP模型。

课程层次清晰，涵盖从基础到应用的不同模块，课程内容包括：

基础篇： 词向量、神经网络、反向传播、依存句法解析
深度学习篇： RNN、Seq2Seq、注意力机制、Transformer
大模型篇： 预训练、微调、RLHF（强化学习人类反馈）
应用与研究篇： NLP评测、推理能力、模型优化、AI伦理

另外，课程的详细大纲如下：

- Lecture 1-2：NLP入门 & 词向量
- Lecture 3-5：反向传播、神经网络、循环神经网络（RNN）
- Lecture 6-7：序列到序列模型、注意力机制、大模型初探
- Lecture 8-9：自注意力机制 & Transformer、预训练技术
- Lecture 10-12：后训练方法、基准测试、深度神经网络优化
- Lecture 13-15：人机交互、推理能力 & 智能体
- Lecture 16-18：卷积网络（CNN）、NLP与哲学的交汇

CS224N被誉为自然语言处理领域最具影响力的课程之一，不仅教授基础知识，还紧跟大模型前沿研究，赶快转发保存起来吧。

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