《Transformer从自然语言到计算机视觉的跨界之旅》

授课对象：
具有编程基础，对自然语言处理、计算机视觉、大语言模型、多模态大语言模型感兴趣的同学
想深入理解Transformer模型的原理和应用的同学
希望使用HuggingFace的Transformers包进行模型训练和调优的同学

课程所需环境及软件版本：
Python 3.8+
PyTorch 1.8+
Transformers 4.6+
Jupyter Notebook 或 Google Colab

收获预期：通过本课程的学习，学习者可以：•  理解Transformer模型的原理和实现，掌握自注意力机制、多头注意力、位置编码、编码器-解码器架构等核心概念。
•  熟练使用PyTorch实现Transformer模型的基本组件、编码器、解码器和完整结构，以及训练和测试Transformer模型的过程，还能够使用PyTorch实现Transformer模型的可视化和分析。
•  熟练使用Hugging Face的Transformers包，调用、训练、应用和分享各种Transformer模型，完成各种自然语言处理任务，以及对Transformer模型进行微调和优化，以适应不同的数据集和任务需求，提高模型的性能和泛化能力。
•  了解ViT模型的原理和实现，以及它的优点和局限性，能够使用Transformers包调用ViT模型，以及在自己的图像数据上训练和测试ViT模型，体验Transformer模型在计算机视觉领域的强大能力。
•  熟练掌握基于Transformers库的AI应用开发流程，快速上手大语言模型的应用

讲师简介：
Tracy
资深人工智能科学家， 多年数据分析与人工智能算法开发的行业经验，在计算机视觉、语音处理、自然语言处理和强化学习等领域上都有着丰富的项目实战经验。曾主导开发众多项目与产品，包括公安室内定位系统、公安声纹鉴定系统、内镜医学图像增强系统、中国移动客户满意度分析、广州地铁客流分析、语音风格迁移、垃圾智能分类综合系统等等。

学习形式及报名须知：
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式：
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。

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