本课程是围绕”深度学习的自然语言处理“项目展开的，适用于考研，保研的同学，在自己的简历上写上一个自己掌握的自然语言处理的AI项目，让面试官给你加分。
本项目是基于BERT的文本检测项目，通过深度学习来完成：对一段对话进行识别，判断是人工写的还是AI生成的。
项目目标
各位同学在学完这门课程以后，可以掌握本项目使用的各类技术栈和调参经验，最终可以在自然语言处理中入门，对日后的科研打上基础，在简历上添加上一个高含金量的项目。在面试环节可以和面试导师聊起你所做的NLP项目。
核心技术栈：
深度学习、自然语言处理 NLP、Transformer 架构、BERT 预训练模型、Tokenizer 分词编码、文本向量化表示、文本分类、AI 生成文本检测、PyTorch、Hugging Face Dataset 与 DataLoader、模型微调 Fine-tuning、损失函数、 优化器、学习率调度、模型训练与验证、Accuracy / Precision / Recall / F1 指标评估、GPU 加速训练和模型推理。
适用人群：
考研，保研人群，写项目进简历应对面试官的拷问，本科学生或者其他人群想要入门深度学习，自然语言处理领域。
课程安排：
录播为主：预计5节左右，七月底左右结束
在面试前一周进行答疑。
课程的最后，安排一个面经，聚集大部分院校老师会问的问题。