课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-language-modeling-with-transformers
近年来，人工智能领域的变革性技术——Transformer模型，成为自然语言处理（NLP）研究的核心。本次我为大家推荐一门来自Coursera的优质课程——《生成式AI语言模型与Transformers》（Generative AI Language Modeling with Transformers）。这门课程系统介绍了基于Transformer的模型在文本分类、语言翻译等任务中的应用，从基础的注意力机制到复杂的多头注意力和BERT模型，都有详尽的讲解和实操演练，特别适合想深入理解Transformer架构并应用于实际项目的学习者。
课程内容涵盖两个主要模块：基础概念和高级应用。在基础模块中，你将学习位置编码、词嵌入、注意力机制的实现原理，以及如何用PyTorch实现这些技术，帮助你打下坚实的理论和实践基础。在高级模块中，你会了解BERT、GPT等模型的架构，掌握预训练技术如掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），并通过动手实践学习模型训练和应用。这些内容不仅帮助你理解Transformer的强大之处，也能让你在实际工作中灵活运用。
我强烈推荐这门课程给对自然语言处理、深度学习感兴趣的技术爱好者，无论你是入门新手还是已有一定基础的开发者，都能从中获益匪浅。通过学习，你将不仅掌握Transformer的核心技术，还能独立实现文本分类、翻译等多种应用场景，是提升技术水平的绝佳选择！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-language-modeling-with-transformers