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强推!不愧是2026最全最详细的【BERT模型】保姆级教程!AI大佬手把手带你2小时学透BERT模型!原理解读 +预训练语言模型,零基础小白也能学会!-AI

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2026-04-26 12:21:55
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课程配套籽料、源码、笔记+零基础入门AI人工智能/大模型1V1专属学习规划、毕设/论文辅导、AI高薪就业岗位指导已全部整理。
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视频选集
(1/54)
【自然语言处理通用框架BERT原理解读】1-BERT课程简介P1
05:01
零基础入门AI人工智能1v1专属学习规划、毕设论文辅导+AI高薪就业指导路线图P2
12:05
2-BERT任务目标概述
05:28
3-传统解决方案遇到的问题
11:10
4-注意力机制的作用
06:57
5-self-attention计算方法
11:25
6-特征分配与softmax机制
09:21
7-Multi-head的作用
09:10
8-位置编码与多层堆叠
07:18
9-transformer整体架构梳理
10:58
10-BERT模型训练方法
09:38
11-训练实例
09:48
【谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例】1-BERT开源项目简介
07:36
2-项目参数配置
12:09
3-数据读取模块
07:41
4-数据预处理模块
09:38
5-tfrecord数据源制作
11:36
6-Embedding层的作用
07:30
7-加入额外编码特征
09:23
8-加入位置编码特征
05:13
9-mask机制的作用
08:50
10-构建QKV矩阵
12:39
11-完成Transformer模块构建
09:57
12-训练BERT模型
08:52
【项目实战-基于BERT的中文情感分析实战】1-中文分类数据与任务概述
06:00
2-读取处理自己的数据集
09:07
3-训练BERT中文分类模型
09:10
【项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战】1-命名实体识别数据分析与任务目标
11:27
2-NER标注数据处理与读取
13:24
3-构建BERT与CRF模型
12:41
【必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读】1-词向量模型通俗解释
08:15
2-模型整体框架
10:10
3-训练数据构建
05:11
4-CBOW与Skip-gram模型
08:21
5-负采样方案
07:41
【必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型】1-数据与任务流程
10:37
2-数据清洗
06:35
3-batch数据制作
12:25
4-网络训练
12:37
5-可视化展示
06:20
【必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例】1-RNN网络模型解读
11:53
2-NLP应用领域与任务简介
08:41
3-项目流程解读
10:41
4-加载词向量特征
08:02
5-正负样本数据读取
07:15
6-构建LSTM网络模型
10:16
7-训练与测试效果
10:46
8-LSTM情感分析
02:32:19
【医学糖尿病数据命名实体识别】1-数据与任务介绍
07:04
2-整体模型架构
04:49
3-数据-标签-语料库处理
10:16
4-训练网络模型
10:01
5-医疗数据集(糖尿病)实体识别
09:58
6-输入样本填充补齐
09:25
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