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强推！不愧是2026最全最详细的【BERT模型】保姆级教程！AI大佬手把手带你2小时学透BERT模型！原理解读 +预训练语言模型，零基础小白也能学会！-AI

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2026-04-26 12:21:55

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课程配套籽料、源码、笔记+零基础入门AI人工智能/大模型1V1专属学习规划、毕设/论文辅导、AI高薪就业岗位指导已全部整理。

自然语言处理

bert文本分类

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【自然语言处理通用框架BERT原理解读】1-BERT课程简介P1

05:01

零基础入门AI人工智能1v1专属学习规划、毕设论文辅导+AI高薪就业指导路线图P2

12:05

2-BERT任务目标概述

05:28

3-传统解决方案遇到的问题

11:10

4-注意力机制的作用

06:57

5-self-attention计算方法

11:25

6-特征分配与softmax机制

09:21

7-Multi-head的作用

09:10

8-位置编码与多层堆叠

07:18

9-transformer整体架构梳理

10:58

10-BERT模型训练方法

09:38

11-训练实例

09:48

【谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例】1-BERT开源项目简介

07:36

2-项目参数配置

12:09

3-数据读取模块

07:41

4-数据预处理模块

09:38

5-tfrecord数据源制作

11:36

6-Embedding层的作用

07:30

7-加入额外编码特征

09:23

8-加入位置编码特征

05:13

9-mask机制的作用

08:50

10-构建QKV矩阵

12:39

11-完成Transformer模块构建

09:57

12-训练BERT模型

08:52

【项目实战-基于BERT的中文情感分析实战】1-中文分类数据与任务概述

06:00

2-读取处理自己的数据集

09:07

3-训练BERT中文分类模型

09:10

【项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战】1-命名实体识别数据分析与任务目标

11:27

2-NER标注数据处理与读取

13:24

3-构建BERT与CRF模型

12:41

【必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读】1-词向量模型通俗解释

08:15

2-模型整体框架

10:10

3-训练数据构建

05:11

4-CBOW与Skip-gram模型

08:21

5-负采样方案

07:41

【必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型】1-数据与任务流程

10:37

2-数据清洗

06:35

3-batch数据制作

12:25

4-网络训练

12:37

5-可视化展示

06:20

【必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例】1-RNN网络模型解读

11:53

2-NLP应用领域与任务简介

08:41

3-项目流程解读

10:41

4-加载词向量特征

08:02

5-正负样本数据读取

07:15

6-构建LSTM网络模型

10:16

7-训练与测试效果

10:46

8-LSTM情感分析

02:32:19

【医学糖尿病数据命名实体识别】1-数据与任务介绍

07:04

2-整体模型架构

04:49

3-数据-标签-语料库处理

10:16

4-训练网络模型

10:01

5-医疗数据集（糖尿病）实体识别

09:58

6-输入样本填充补齐

09:25

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