第1章 · 4学时
自然语言处理概述
NLP的定义、发展历史、主要应用场景（如聊天机器人、机器翻译、文本生成等）
第2章 · 4学时
文本预处理技术
分词、停用词过滤、词干化与词形还原、正则表达式应用；数据清洗与特征提取方法
第3章 · 8学时
词向量表示
One-hot编码、TF-IDF、Word2Vec、GloVe的原理与实现
第4章 · 8学时
基础NLP任务
文本分类、情感分析、命名实体识别的技术及实现
第5章 · 4学时
NLP技术工具与框架
主流工具（spaCy、Hugging Face Transformers等）的安装、使用与案例分析
第6章 · 8学时
深度学习与NLP
基于深度学习的NLP技术：RNN、LSTM、Transformer模型的原理与实现
第7章 · 8学时
大语言模型基础与原理
大语言模型（如BERT、GPT）的核心架构、预训练方法与典型应用（如问答系统、文本生成）
第8章 · 12学时
大语言模型的实践与优化
使用Hugging Face平台微调大语言模型完成特定任务（如情感分析或摘要生成）
第9章 · 12学时
NLP项目实践与案例分析
基于真实数据完成NLP项目设计与开发，如智能客服或个性化推荐系统