从入门-案例实战-多领域应用-面试指导-推荐就业,一站式闭环服务 先人一步抓住大语言模型风口,轻松突破高薪、快速实现职业跃迁 download://kuxueit.cn/9256/ 深度学习基础:
学习深度学习的基本概念,包括神经网络结构、反向传播算法等。
掌握常见的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等。
自然语言处理(NLP):
深入了解自然语言处理领域的基础知识,如词嵌入、语言模型等。
学习常见的NLP任务和算法,如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
大型语言模型:
研究大型语言模型的原理和架构,如GPT系列模型、BERT等。
学习大型语言模型的训练技巧和调优策略,包括微调、迁移学习等。
算法工程实践:
参与实际的算法工程项目,如文本生成、机器翻译等。
学习工程化的实践技巧,包括代码规范、版本控制、持续集成等。
模型调优与优化: 掌握模型调优和优化的方法,包括参数调整、模型压缩等技术。学习模型部署和性能优化的技巧,如模型量化、加速等。
持续学习与跟进:
关注最新的研究成果和技术进展,及时学习和掌握新的算法和方法。
参与学术会议、研讨会等活动,与同行交流和分享经验。