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实验21“Huggingface框架”教案
授课时间与形式
第14周，1节理论课+2节实验课
老师讲授+学生上机练习
教学目的
使学生了解HuggingFace的基本知识，并掌握如何在实际项目中应用其功能。
掌握HuggingFace的开发环境搭建，能够通过代码示例使用预训练模型执行文本特征提取等自然语言处理（NLP）任务。
教学要求
学生应掌握基本的Python编程技能，并了解自然语言处理的基本概念。
熟悉基础的机器学习与深度学习概念。
具备独立完成安装HuggingFace库并运行基础模型的能力。
教学重点
HuggingFace框架的功能与结构，特别是其提供的预训练模型库和Transformers框架。
BERT等预训练模型的加载与应用。
预处理数据和模型输出的提取与分析。
教学难点
如何在实际应用中进行模型的输入输出处理与优化。
复杂数据集和文本的预处理。
教学内容
HuggingFace基础知识介绍
简介HuggingFace及其在NLP领域的重要性。
预训练模型库：介绍BERT、GPT-2、RoBERTa等模型。
Transformers框架的基础功能及应用。
HuggingFace开发环境搭建
安装HuggingFace的Transformers库，并进行基础配置。
通过pip安装库并进行环境测试。
教学方法与手段
PPT讲授:用PPT讲解HuggingFace的基本概念及框架结构，重点介绍如何使用预训练模型库和Transformers框架。
代码演示:在课堂上通过JupyterNotebook实时演示如何使用bert-base-uncased模型进行文本处理。
分组实践:通过分组讨论和项目实践，让学生通过动手操作加深理解。
视频教学:可配合视频讲解HuggingFace的实际应用，帮助学生更好地理解框架的使用方法。
板书设计
详情见PPT课件
以文字描述为主，重点以红色字体和黄色底纹标注
老师讲授过程辅以实际操作演示
实验作业
请查看教材课后实验作业，以及课程视频对实验的讲解，以及提供的实验作业代码。
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