自然语言处理
这门课程带你从“文本怎样变成可计算表示”一路走到可验证的语言系统：先掌握词向量、神经网络与反向传播，再学习句法分析、RNN、机器翻译、子词切分与预训练；随后拆解 Transformer、文本生成、共指消解和多任务学习，最后把模型能力、证据、权限与持续评估放进同一套工程视角。每章配有推导、可运行实验、交互练习和小测，适合希望既理解原理、又能诊断实际 NLP 系统的读者。
自然语言处理真正困难的地方，不是记住模型名称，而是理解文本如何变成可计算的表示，训练信号如何穿过网络，系统又该怎样用证据被检验。这门课程围绕“从语言现象到可验证系统”展开，帮助你把数学直觉、模型结构与工程判断连成一条完整路径。
课程共 15 章：从文本处理、词向量、神经网络与反向传播出发，逐步进入句法分析、循环神经网络、长依赖、机器翻译、子词模型和上下文预训练；随后拆解 Transformer、自注意力、文本生成、共指消解与多任务学习，最后讨论如何把能力、数据、评估、权限和持续监控放进同一套 NLP 系统视角。
每章都配有原理推导、彩色图解、可运行实验、交互练习与分节测试题。学完后，你不仅能调用现成模型，也能解释结果从哪里来，定位系统为何失败，并判断下一步应该改数据、训练目标、模型结构、解码策略还是评估方法。