Stanford CS224N 自然语言处理 · 教程速查

🔎 主题索引（23 个小节，直接点进书里那一节）

教程书是「照着敲」的，所以入口按主题排，不按讲次排 —— 想到某个概念，直接跳过去。

T1 · Python Tutorial（Manasi Sharma）

1. 一、为什么这门课用 Python
2. 二、Python 语言基础
3. 三、常用数据结构
4. 四、NumPy 入门
5. 五、NumPy 数组操作
6. 六、NumPy 索引
7. 七、广播（Broadcasting）
8. 八、用 NumPy 替代循环

T2 · PyTorch Tutorial（Drew Kaul）

1. 1. PyTorch 是什么，我们为什么要从张量讲起
2. 2. 张量基础：从「列表的列表」到 torch.Tensor
3. 3. 张量操作：从逐元素运算到切片
4. 4. 自动求导：autograd 替你做了什么
5. 5. 神经网络：用现成的积木拼一个 MLP
6. 6. 优化器与训练循环

T3 · Hugging Face Tutorial（Eric Frankel）

1. 一、为什么值得学，以及环境准备
2. 二、从 Hub 上挑一个模型
3. 三、Tokenizer：把文本变成模型能吃的 ID
4. 四、加载模型：Auto 类与任务专用头
5. 五、把 tokenizer 的输出喂给模型
6. 六、看进模型内部：hidden states 与 attention
7. 七、微调：把数据集准备好
8. 八、训练模型：两种写法
9. 九、还有哪些没讲到的