Week 5
NLP Assignment 1
20%
基础语言模型实现项目
Course decision
选课先看
先看考核重心、截止节奏和入门要求，再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
4 项考核
最高单项
35%
Final Exam
期末考试
有
以官方 outline 为准
Hurdle
未列出
当前考核表没有 Hurdle 标记
Deadline map
考核时间线
按截止周排列作业节点；持续考核会保留在下方完整考核结构中。
Week 9
NLP Assignment 2
25%
深度学习 NLP 综合应用项目
Week 10
Lab Tasks
20%
每周 NLP 算法编程练习
Week 11
Final Exam
35%
综合考试
Syllabus
每周大纲
默认只展示每周独有的知识重点；节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
- 1
NLP 导论与文本预处理
分词，去噪，词干提取
- 2
语言模型 (1)
N-grams, 困惑度 (Perplexity), 平滑技术
- 3
词向量空间
TF-IDF, 余弦相似度，Word2Vec 入门
- 4
序列标注 (POS Tagging)
隐马尔可夫模型 (HMM), Viterbi 算法
- 5
语法解析 (Parsing)
句法结构分析
- 6
灵活性周 (Flex Week)
无新内容
- 7
语义分析与情感计算
词义消歧，情感分类模型
- 8
深度学习在 NLP 中的应用 (1)
RNN/LSTM 结构，序列到序列模型
- 9
深度学习在 NLP 中的应用 (2)
Attention 机制，Transformer 架构概览
- 10
大语言模型与前沿话题
BERT/GPT 简介，LLM 提示工程，期末回顾
Assessment
考核结构
Lab Tasks
每周 NLP 算法编程练习
20%
Week 10
NLP Assignment 1
基础语言模型实现项目
20%
Week 5
NLP Assignment 2
深度学习 NLP 综合应用项目
25%
Week 9
Final Exam
综合考试
35%
Week 11
Assignments
作业详情
Assignment 2
使用 PyTorch 构建一个基于 Transformer 的情感分类器或文本摘要工具，并在大型数据集上训练和调优
重点: 深度学习, 模型调优
要求:需提供完整的超参数搜索过程和性能对比报告
⏱ 预计 40 小时
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。