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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · [中文] 01 导论与词向量
  2. P2 · [中文] 02 词向量进阶与语义
  3. P3 · [中文] 03 反向传播与神经网络
  4. P4 · [中文] 04 依存句法分析
  5. P5 · [中文] 05 循环神经网络 RNN
  6. P6 · [中文] 06 序列到序列模型
  7. P7 · [中文] 07 注意力机制与期末项目
  8. P8 · [中文] 08 自注意力与 Transformer
  9. P9 · [中文] 09 预训练 Pretraining
  10. P10 · [中文] 10 自然语言生成
  11. P11 · [中文] 11 后训练 Post-training
  12. P12 · [中文] 12 NLP 评测与基准
  13. P13 · [中文] 13 高效训练
  14. P14 · [中文] 14 脑机接口与 NLP
  15. P15 · [中文] 15 推理与智能体
  16. P16 · [中文] 16 DPO 之后
  17. P17 · [中文] 17 卷积网络与树结构
  18. P18 · [中文] 18 NLP、语言学与认知
  19. P19 · [中文] 19 多模态深度学习
  20. P20 · [中文] 20 模型可解释性
  21. P21 · [中文] 21 Python 教程
  22. P22 · [中文] 22 PyTorch 教程
  23. P23 · [中文] 23 Hugging Face 教程
  24. P24 · [英文] 01 Lecture 1 - Intro and Word Vectors
  25. P25 · [英文] 02 Lecture 2 - Word Vectors and Language Models
  26. P26 · [英文] 03 Lecture 3 - Backpropagation, Neural Network
  27. P27 · [英文] 04 Lecture 4 - Dependency Parsing
  28. P28 · [英文] 05 Lecture 5 - Recurrent Neural Networks
  29. P29 · [英文] 06 Lecture 6 - Sequence to Sequence Models
  30. P30 · [英文] 07 Lecture 7 - Attention, Final Projects and LLM Intro
  31. P31 · [英文] 08 Lecture 8 - Self-Attention and Transformers
  32. P32 · [英文] 09 Lecture 9 - Pretraining
  33. P33 · [英文] 10 Lecture 11 - Natural Language Generation
  34. P34 · [英文] 11 Lecture 10 - Post-training by Archit Sharma
  35. P35 · [英文] 12 Lecture 11 - Benchmarking by Yann Dubois
  36. P36 · [英文] 13 Lecture 12 - Efficient Training, Shikhar Murty
  37. P37 · [英文] 14 Lecture 13 - Brain-Computer Interfaces, Chaofei Fan
  38. P38 · [英文] 15 Lecture 14 - Reasoning and Agents by Shikhar Murty
  39. P39 · [英文] 16 Lecture 15 - After DPO by Nathan Lambert
  40. P40 · [英文] 17 Lecture 16 - ConvNets and TreeRNNs
  41. P41 · [英文] 18 Lecture 18 - NLP, Linguistics, Philosophy
  42. P42 · [英文] 19 Lecture 16 - Multimodal Deep Learning, Douwe Kiela
  43. P43 · [英文] 20 Lec. 19 - Model Interpretability & Editing, Been Kim
  44. P44 · [英文] 21 Python Tutorial, Manasi Sharma
  45. P45 · [英文] 22 PyTorch Tutorial, Drew Kaul
  46. P46 · [英文] 23 Hugging Face Tutorial, Eric Frankel
Description 
斯坦福 CS224N Deep Learning for NLP 完整课。从词向量、RNN/Transformer 到预训练与现代 NLP；本版最新中文配音 + 英文原声双轨可切换。

📌 本期看点
· 词向量、反向传播与序列建模基础
· 注意力 / Transformer 与预训练范式
· 生成、评测、高效训练与多模态专题
· 附 Python / PyTorch / Hugging Face 实践教程

🧭 观看指南
P1-P23 为中文配音版，P24-P46 为英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
想系统学 NLP 与大模型基础的转码自学、算法与 NLP 工程同学。

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名校课程-顶级中配 15d ago

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