本 IBM 课程将使您掌握使用 PyTorch 实现、培训和评估用于自然语言处理 (NLP) 的 AI 生成模型的技能。您将探索 NLP 的核心任务，如文档分类、语言模型和语言翻译，并获得构建小型和大型语言模型的基础。

您将学习如何使用 One-Hot Encoding、bag-of-words、embedding 和 embedding bag 将单词转换为 Feature，以及 Word2Vec 模型如何表示文本中的语义关系。 课程内容包括训练和优化用于文档分类的 Neural Network、开发统计和神经 N-Gram 模型，以及使用编码器-解码器架构构建序列到序列模型。您还将学习使用 BLEU 等指标评估生成的文本。 上机实验提供了一些任务的实践经验，如使用 PyTorch 对文档进行分类、使用语言模型生成文本，以及集成 Word2Vec 等预训练嵌入模型。您还将实现序列到序列模型，以执行语言翻译等任务。 立即报名，掌握紧缺的 NLP 技能，开始使用 PyTorch 创建智能语言应用程序。