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DLI培训
在过去的十年中，自然语言处理(NLP)的应用爆炸式增长。随着人工智能助手的大量出现，以及企业将更多的人机交互体验融入到业务中，理解如何使用NLP技术来操作、分析和生成基于文本的数据是至关重要的。现代技术可以像人类一样，捕捉语言的细微差别、使用情境和复杂程度。如果设计正确得当，开发人员可以使用这些技术来构建强大的NLP应用，在聊天机器人、AI语音代理等众多程序中实现自然顺畅的人机交互。
深度学习模型在NLP中得到了广泛的应用，因为它们能够对众多语境和语言进行准确的概括。基于Transformer的模型，比如BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)，在问答系统的SQuAD指标、实体识别、意图识别、情感分析等方面实现了与人类基准相媲美的准确率，推动了NLP产生革命性的进展。NVIDIA提供的软件和硬件可帮助您快速构建卓越的NLP模型。您可以通过混合精度训练将训练过程加速至4.5倍，并可在不影响准确性的情况下，轻松将性能扩展到跨多个服务器节点的多个GPU上。
在此课程中，您将学习如何使用基于Transformer的自然语言处理模型完成文本分类任务（如文档归类）和命名实体识别(NER)任务，以及如何分析各种模型特性、限制和特点，从而基于衡量标准和应用领域来为特定用例选定最适合的模型。
学习此课程，您将能够：
了解NLP文本嵌入任务的快速演进，如Word2Vec、基于递归神经网络(RNN)的嵌入和Transformer在不使用RNN的情况下，如何利用Transformer架构特点（尤其是自注意力机制）创建语言模型使用自监督机制优化BERT、Megatron和其他变体中的Transformer架构，以取得更好的NLP结果利用经过预训练的现代NLP模型来完成多个任务，如文本分类、NER和问答系统管理推理挑战，以及为实时应用部署经过优化的模型预备知识：具备Python编码和使用库函数与参数的经验，具备对深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或Keras）的基本理解，具备对神经网络的基本了解
工具、库和框架：PyTorch,pandas,NVIDIANeMo™,NVIDIATriton™推理服务器
应用领域：所有行业
提供认证证书：学习完成后，通过在线测试，系统将自动发放证书
语言：中文
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