NLP转折之战！再不学Transformer就晚了

都2020年了，你还在用RNN、CNN？Transformer了解一下！

在Transformer之前，我们一般使用RNN 和CNN来作为编解码器，但RNN无法并行计算，模型效率十分低。虽然你也可以用CNN替换RNN，达到并行的效果，但是CNN需要堆叠多层的卷积层，导致模型过于冗杂。

这时候，Transformer模型就“横空出世”了，它不仅能够并行，并且可以考虑到输入序列不同token的权重。

就连工程能力世界顶级的 Google，也将基于Transformer的算法引入其核心搜索产品中。可以预见，Transformer很快就会成为NLP里担当大任的最主流的特征抽取器。

现在，我们邀请了前IBM数据科学家张楠老师，带你进入Transformer的世界，为你详解为你详解为Transformer模型必学必会的底层基础、算法推演以及模型优势。

这次公开课超级适合想要了解算法基础的同学，入门级难度，夯实你的能力，为进一步的学习做好准备！

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入门Transformer模型，了解算法基础

仅限前200人

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1小时带你迅速入门Transformer，前IBM数据科学家带你迅速掌握以下知识：

1、大规模预训练模型的底层基础

2、Transformer特征提取器的算法推演

3、你还在用RNN、CNN么，Transformer的优势在哪里

金牌讲师带你学习

张楠

曾先后就职于百度、IBM

人工智能算法工程师、数据科学家

对于自然语言处理技术在ToB和Toc领域的应用有着非常丰富的理解和经验

公开课详情

上课内容：

《NLP转折之战！无所不能的Transformer》

上课时间：

3月11日（周三）晚8点

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