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——
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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——
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