BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經驗
【課程編號】：NX40482
BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經驗
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【所屬類別】：研發管理培訓
【培訓課時】：可根據客戶需求協商安排
【課程關鍵字】：BERT模型培訓
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課程大綱：
一、課程介紹（30分鐘）
1. 課程目標與期望
2. 自然語言處理（NLP）概述
3. BERT與Transformer在NLP中的地位與應用
二、自然語言處理基礎（1小時）
1. NLP定義與任務分類
2. 文本表示：從詞袋模型到詞嵌入
3. 序列模型：RNN、LSTM與GRU
三、Transformer模型原理（1.5小時）
1. Transformer模型簡介
2. 自注意力機制（Self-Attention）
- 注意力機制概述
- 自注意力機制的計算過程
- 多頭自注意力（Multi-Head Attention）
3. 位置編碼（Positional Encoding）
4. 編碼器（Encoder）與解碼器（Decoder）
- 編碼器結構
- 解碼器結構
- 編碼器-解碼器交互
四、BERT模型原理（1.5小時）
1. BERT模型簡介
2. BERT的預訓練任務
- 掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）
- 下一個句子預測（Next Sentence Prediction, NSP）
3. BERT模型架構
- Transformer編碼器堆疊
- 輸入與輸出表示
4. BERT的微調與應用
- BERT微調策略
- BERT在NLP任務中的性能與應用案例
五、BERT與Transformer的工程化實踐經驗（2小時）
1. 環境搭建與準備
- Python環境配置
- 深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）的安裝
- 文本處理庫（如NLTK、jieba等）的安裝
2. 數據預處理
- 數據清洗與標準化
- 分詞與編碼
- 數據集劃分
3. 模型訓練與優化
- 加載預訓練模型
- 微調BERT或Transformer模型
- 超參數調整與模型優化
4. 模型評估與部署
- 評估指標與評估方法
- 模型保存與加載
- 模型部署策略與工具
5. 工程化挑戰與解決方案
- 計算資源優化
- 模型壓縮與加速
- 分布式訓練與部署
六、實戰演練與案例分析（30分鐘）
1. 使用BERT或Transformer進行NLP任務的實戰演練
2. 案例分析：BERT與Transformer在特定任務中的工程化實踐
七、課程總結與未來展望（30分鐘）
1. 課程內容總結
2. BERT與Transformer的優缺點與局限性
3. NLP領域的未來趨勢與新技術展望
4. 學員提問與討論
李老師
李海良簡介
李海良，，暨南大學副教授，碩士生導師，九三學社社員，中山大學工學博士香港城市大學訪問學者，廣東工業大學校外合作研究生導師。研究方向為深度學習、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數據。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Information fusion等TOP期刊第一作者發表SCI論文6篇，主持省級課題2項，參與國家自然科學基金1項。長期擔任IEEE Internet of Things Journal、International Journal of Communication Systems、IET Computer Vision、IET Image Processing和 IET Radar, Sonar & Navigation等SCI期刊審稿人。曾獲得第六屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報二等獎（2017），第七屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報三等獎（2016），2020年12月在INSCRYPT 2020 國際會議擔任Session chair。
2018年獲得中山大學工學博士學位，2019年至2021年在暨南大學網絡安全學院做博后，合作導師為密碼學與信息安全領域專家、國家杰青翁健教授。
擅長操作系統和數據庫的安全配置，針對注入式、篡改、偽造、流量分析以及竊聽等主流攻擊方式有深入研究，在人工智能領域，針對對抗樣本攻擊與防御方面發表多篇SCI論文。
曾參與基于聯邦學習的廣東海關數據隱私保護系統的研發工作，參與暨南大學與金山毒霸的校園網攻防安全軟件的研發工作
參與基于視頻圖像安全的珠海電力局電纜防外破項目
參與東軟集團社保系統和醫院管理系統的研發工作
曾經為廣東移動、深圳市電力局、肇慶學院、嶺南師范學院、華南農業大學、東莞城市學院、電子科技大學中山學院以及鄭州航空工業管理學院等知名企業院校提供培訓服務，積累了大量的行業培訓項目經驗。
擅長主講課程：
《人工智能》《計算機網絡》《網絡與信息安全》《軟件工程》《物聯網》《大數據和數據科學》 《網絡安全》 《互聯網與人工智能》 《網絡信息安全與數據安全》 《 高級計算機系統結構》 《物聯網技術》 《 云計算與大數據算法設計》 《軟件工程》 《 研究方法論》 《物聯網技術與發展趨勢 《網絡空間安全前沿問題研究》 《智能人機交互》 《高級人工智能》 《大數據科學應用》 《信息安全》 《高級軟件工程》 《高級算法設計與分析》
獲獎經歷：
2015年8月 第六屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報二等獎
2016年8月 第七屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報三等獎
2020年12月 INSCRYPT 2020 Session chair
學習經歷
2014年9月-2018年6月，中山大學，信息與通信工程，博士研究生
2017年7月-2017年9月，香港城市大學，訪問學者
工作經歷
2019年2月至2021年2月，暨南大學信息科學技術學院，博士后
研究方向
基于注意力機制的神經網絡，智慧綜合能源和能源大數據。
主要論文
1. Hailiang Li, Jian Weng*,Adaptive Dropout Method Based on Biological Principles，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，vol.32,no.9, pp.4267-4276, Sept. 2021,JCR1區,IF:10.451,TOP期刊
2. Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples,Information Fusion,Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1區，IF:12.975，TOP期刊
3. Hailiang Li, et al,A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images，Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引，第一作者，影響因子：4.314
4. Hailiang Li, et al,An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images，Scientific Reprots,(2018) 8:6600，SCI索引，第一作者，影響因子：4.379
5.張宇,李海良*.基于RSA的圖像可識別對抗攻擊方法[J].網絡與信息安全學報,2021,7(05):40-48.通信作者，中國科技核心期刊
承擔課題
1. 基于注意力機制的安全性圖像識別模型研究與應用，2021廣東省普通高校特色創新項目，主持，17.12萬元，項目編號：2021KTSCX006；
2. 基于 AIOT 的多維視覺下電力施工人員工作監控與管理系統，廣東省科技創新戰略專項資金，主持，2萬元，項目編號：PDJH2021b0058；
社會職務
廣東工業大學，校外合作碩士生導師
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