掌握些基礎(chǔ)的計算機科學知識，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等。是深度學習的基本原理和技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、注意力機制等。

了解自然語言處理的基本概念，如詞法分析、語法分析、句法分析、語義理解、情感分析等。要熟悉些常用的NLP工具和庫，NLTK、spaCy、TensorFlow、PyTorch等。

理論學習的通過實際的項目來提升自己的技能。從簡單的文本分類、命名實體識別等任務開始，逐漸挑戰(zhàn)更復雜的任務，如機器翻譯、問答系統(tǒng)等。

主要用于信息檢索、文檔自動摘要、政策解讀等方面。這對相關(guān)政策法規(guī)有深入的理解，能夠準確地理解和處理相關(guān)的文本信息。

主要用于推薦系統(tǒng)、智能劇本創(chuàng)作、人物對話生成等方面。這對人類的情感和文化有定的理解，能夠創(chuàng)建出有趣且引人入勝的內(nèi)容。

主要用于產(chǎn)品描述的自動化生成、用戶查詢的自動回答等方面。這對維打印技術(shù)的特性和用場景有足夠的了解，能夠有效地處理相關(guān)的問題。

主要用于簡歷篩選、面試問題的回答、職位推薦等方面。這對各種職業(yè)技能和市場需求有足夠的認識，能夠為用戶提供有效的職業(yè)建議。