概述

自然语言处理（NLP） 提供了一套亟需的工具和算法，用于理解和处理当今世界海量的非结构化数据。近年来，由于深度学习算法在诸多复杂任务中表现出色——例如图像分类、语音识别和逼真的文本生成，深度学习已被广泛应用于各种自然语言处理任务中。

TensorFlow 是目前最直观且高效的深度学习框架之一，能够实现上述令人瞩目的功能。本课程将帮助有志于深度学习开发的学员掌握使用 NLP 和 TensorFlow 处理大规模数据的能力。

内容安排

本章涵盖以下主题：

• 什么是自然语言处理（NLP）？
• NLP 的主要任务
• 传统的 NLP 方法
• 基于深度学习的 NLP 方法
• NLP 所用技术工具简介

在本章中，我们将介绍自然语言处理的基本概念以及本课程的整体内容。我们会回答“什么是自然语言处理？”这一问题，并探讨其一些最重要的应用场景。我们还将比较传统的处理方法与近年来兴起的基于深度学习的方法，包括全连接神经网络（FCNN）。最后，我们将简要概述本课程后续内容以及将会使用的技术工具。