一、课程体系与学习路径规划
基础阶段（2周）：
重点掌握PyTorch框架基础语法
实现基础文本分类模型（SVM/LSTM）
进阶阶段（4周）：
深入学习Transformer架构原理
优化BERT微调参数（学习率/批次大小）
开发自定义预训练模型（如领域适配版BERT）
实战阶段（3周）：
参与Kaggle文本竞赛（如IMDB影评情感分析）
构建端到端机器翻译系统（使用NLLB模型）
设计智能客服对话流程（基于GPT-3.5）
二、核心知识点突破技巧
Transformer架构解析：
位置编码优化：采用相对位置编码替代绝对位置编码
BERT模型微调实战：
数据增强策略：回译法（中英互译生成训练数据）
评估指标优化：F1值替代准确率（多分类场景）
模型压缩方案：知识蒸馏（使用DistilBERT）
深度学习框架应用：
代码版本控制：Git提交关键代码快照
三、实战项目开发指南
机器翻译系统搭建：
模型选择：NLLB-200模型微调（中英双语）
部署方案：Flask API接口+GPT-4后端调用
智能问答系统开发：
知识图谱构建：Neo4j图数据库存储实体关系
语义理解优化：RoBERTa+BiLSTM-CRF联合模型
错误处理机制：意图识别+实体消歧双保险
多模态内容生成：
数据集准备：COCO图文对齐数据集
模型架构：CLIP+GPT-4联合训练
四、学习资源与工具链整合
硬件配置建议：
显存要求：训练模型需16GB+显存（RTX 3090）
虚拟环境：创建Python3.8专用环境
调试工具推荐：
模型可视化：TensorBoard XLA
性能分析：py-spy+Line_profiler
协作开发工具：
代码管理：GitHub Classroom作业提交
【常见问题】
Q1：课程是否需要掌握C++编程
Q2：如何获取课程配套数据集
Q3：Transformer模型训练时出现梯度消失
Q4：项目部署遇到内存不足问题
Q5：如何评估模型在实际场景中的效果
Q6：是否需要购买GPU进行学习
Q7：课程作业如何保证代码可复现性
Q8：如何处理多语言混合输入问题
