| 模块化知识体系 | 从词向量基础到Transformer架构的系统进阶 |
| 多维训练模式 | 理论授课+项目实战+论文指导三位一体 |
| 科研转化支持 | 提供数据预处理到论文发表的全程指导 |
课程围绕文本智能处理展开，重点解析词嵌入技术的实现原理。通过Word2Vec模型的参数优化实验，学员将掌握词向量的数学表征方法。在Doc2Vec模块中，侧重文档向量化在信息检索中的实际应用。
| 资源类型 | 配置标准 |
|---|---|
| 主导师课时 | 10课时核心理论讲解 |
| 实践指导 | 12课时项目实战训练 |
| 师生互动 | 6次1对1个性化答疑 |
课程设置包含论文工作坊环节，导师将指导学员完成文献综述、实验设计、数据可视化等科研关键步骤。在成果展示阶段，要求学员使用LaTeX排版系统完成学术报告，培养符合国际标准的科研表达能力。
完成基础模块学习后，课程将拓展讲解BERT、GPT等预训练模型的应用场景，通过Hugging Face等开源工具实践模型微调，帮助学员建立完整的自然语言处理技术认知体系。
