词向量原理初级课：从One - Hotting基础概念到神经网络实现
¥79.9
你将收获
- 掌握One-Hot编码的本质：理解其二进制向量表示、优缺点（如维度爆炸问题），并能用代码（如sklearn）实现分类变量转换
- 从理论到实战的词嵌入技术：通过神经网络训练权重矩阵，将离散词转化为连续向量，解决“猫和狗语义相近但One-Hot编码无关”的难题
- Softmax与交叉熵的深度剖析：学会用反向传播优化词向量模型，直观理解梯度如何调整参数，使相似词在向量空间中“聚在一起”
课程介绍
为什么你需要学习词向量技术？
你是否遇到过这些挑战？
处理文本数据时，传统的One-Hot编码让特征维度爆炸，模型效率低下？
想让AI理解"银行"在不同语境下的含义（金融机构 vs 河岸），却不知如何实现？
看到同行用词向量提升NLP任务效果，自己却卡在基础概念上？
这不是又一场枯燥的理论课。我们聚焦真实NLP场景，教你从零掌握词向量技术，解决实际工作中的语义理解难题。
讲师背景：20年经验带你避开学习陷阱
赵栋老师曾任达内大数据产品线总经理，深耕AI教育20年，擅长用生活化案例拆解复杂技术。他的课堂没有晦涩的数学堆砌，而是用“猫狗句子聚类”这样的例子，带你一步步从One-Hot编码的局限性，走到神经网络如何通过权重矩阵“学会”词语关系。
现在加入，解锁AI语言理解的钥匙
别再被“高维稀疏”“反向传播”这些术语吓退！这门课会用流程图、对比案例（训练前后权重变化）和代码片段，让你真正“动手”理解词向量。职场人能借此提升技术竞争力，团队领导者则可快速评估NLP项目可行性。
适合人群
- AI/机器学习初学者：对自然语言处理（NLP）感兴趣，但缺乏词向量基础，希望从One-Hot编码到神经网络实现系统入门
- 转型技术方向的开发者：已有编程基础（如Python），需掌握文本数据的数值化表示方法，为后续学习Word2Vec、BERT等模型铺垫
- 职业教育学员或教师：需结构化教学资源，通过可视化案例（如“猫狗句子聚类”）讲解词向量核心原理，提升教学效果
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
1 One-hotting热编码概念
16分钟
2 词嵌入神经网络(One-hotting)
24分钟
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。