麻了，去字节面试算法工程师，被题目难哭了...

Transformer  是 NLP 领域中应用广泛的一种深度学习模型，能够处理多种多样的任务。

例如机器翻译：算法工程师们利用 Transformer 的注意力机制，不仅提高了翻译精度和效率，也更加接近人类的理解方式，解决了传统 RNN 模型带来的困扰。

Transformer 模型结构

它不仅在自然语言处理领域大放光彩，近些年来，Transformer 也开始在CV领域“内卷”。

比如在三大图像问题上——分类、检测和分割，都取得了不错的效果。在视觉语言预训练、图像超分、视频修复和视频目标追踪等热门任务中也大受欢迎。

利用 Transformer 网络和增强信息预测城市场景中的车辆轨迹

同时近些年，字节、华为、美团、特斯拉等企业也都相继宣布利用 Transformer 进行研发。可以说，掌握相关底层原理和代码实现是当下高薪人才的需求。

但想要啃透 Transformer 还是有一定难度的，一方面是由于它是从NLP领域迁移过来，其中涉及的底层原理和技术点很难消化；另一方面是其计算过程和实现细节很难找到系统的学习。

为此，我们特别荣幸地邀请到了，拥有9年人工智能多领域开发经验的春阳老师，带你从零开始，吃透原理，手撕代码——

扫描下方二维码

报名学习课程

报名后添加老师

获得完整版学习规划和课后福利

报名成功后，请大家务必根据页面提示，添加老师后才能领取课程和资料哦!

*完课资料：8本书+AI知识图谱

从零开始手撕 Transformer

本次课程将用轻松易懂的方式带你从底层原理出发，掌握核心细节，并活学活用，深入代码实战，带你吃透相关技术难点。

十分适合在自然语言处理、机器视觉、推荐系统方向中，对注意力、Transformer 底层原理、实现细节感兴趣和想要提升的同学：

通过三天课程带你：

1

吃透原理

3天时间掌握注意力、Transformer 底层原理等技术点和实现细节，通过画图吃透原理。

2

把握细节

通过 Transformer 结构拆解，理解 Attention、Self-Attention、Self-attention Tricks、Transformer 等技术点，掌握核心细节。

3

代码实战

理解 Transformer 模型的基础上，带你一行行手撕代码，做到活学活用，学习和适用自然语言处理、机器视觉、推荐系统等应用场景。

为了保证课程内容的质量，以及帮助同学们更好的吸收，我们不仅邀请到了拥有9年人工智能多领域开发经验的春阳老师——

还会配备助教讲解、更多学习资料等更多内容帮助提升自学效果：

如果你刚好想要了解和学习相关技能和代码实战，想要入行或者转行到相关领域，那一定不要错过这次机会！

同时，在此报名的同学还将获得完课资料：【8本人工智能书籍+知识图谱】，帮助你更好地学习和吸收技术与知识——

扫描下方二维码

报名学习课程

报名后添加老师

获得完整版学习规划和课后福利

报名成功后，请大家务必根据页面提示，添加老师后才能领取课程和资料哦!