Transformer 是 NLP 領域中應用廣泛的一種深度學習模型，能夠處理多種多樣的任務。
例如機器翻譯：算法工程師們利用 Transformer 的注意力機制，不僅提高了翻譯精度和效率，也更加接近人類的理解方式，解決了傳統 RNN 模型帶來的困擾。
Transformer 模型結構
它不僅在自然語言處理領域大放光彩，近些年來，Transformer 也開始在CV領域「內卷」。
比如在三大圖像問題上——分類、檢測和分割，都取得了不錯的效果。在視覺語言預訓練、圖像超分、視頻修復和視頻目標追蹤等熱門任務中也大受歡迎。
利用Transformer網絡和增強信息預測城市場景中的車輛軌跡
同時近些年，字節、華為、美團、特斯拉等企業也都相繼宣布利用 Transformer 進行研發。可以說，掌握相關底層原理和代碼實現是當下高薪人才的需求。
但想要啃透 Transformer 還是有一定難度的，一方面是由於它是從NLP領域遷移過來，其中涉及的底層原理和技術點很難消化；另一方面是其計算過程和實現細節很難找到系統的學習。
為此，我們特別榮幸地邀請到了，擁有9年人工智能多領域開發經驗的春陽老師，帶你從零開始，吃透原理，手撕代碼——
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從零開始手撕 Transformer
本次課程將用輕鬆易懂的方式帶你從底層原理出發，掌握核心細節，並活學活用，深入代碼實戰，帶你吃透相關技術難點。
十分適合在自然語言處理、機器視覺、推薦系統方向中，對注意力、Transformer 底層原理、實現細節感興趣和想要提升的同學：
通過三天課程帶你：
1
吃透原理
3天時間掌握注意力、Transformer 底層原理等技術點和實現細節，通過畫圖吃透原理。
2
把握細節
通過 Transformer 結構拆解，理解 Attention、Self-Attention、Self-attention Tricks、Transformer 等技術點，掌握核心細節。
3
代碼實戰
理解 Transformer 模型的基礎上，帶你一行行手撕代碼，做到活學活用，學習和適用自然語言處理、機器視覺、推薦系統等應用場景。
為了保證課程內容的質量，以及幫助同學們更好的吸收，我們不僅邀請到了擁有9年人工智能多領域開發經驗的春陽老師——
還會配備助教講解、更多學習資料等更多內容幫助提升自學效果：
如果你剛好想要了解和學習相關技能和代碼實戰，想要入行或者轉行到相關領域，那一定不要錯過這次機會！
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