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[人工智能&深度学习] 自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程 价值799

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  • TA的每日心情

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    发表于 2019-2-1 15:23:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
    11.png / \" }; {/ l* Y

    * P+ |3 l8 P& |! Z课程名称:; y# X; l" R  i8 z; L
    自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程' U! t9 D' I  F6 j& e1 U- n+ q

    ) S5 L3 v4 T$ u( p. s5 ]' D6 J5 R: K8 h' F1 r3 ~
    老师介绍:
    2 U5 m( r5 E! {) i; Q. N+ p& Raopu老师:5年以上的AI核心算法研发工作经历,南京东南大学计算机硕士,曾在电信,卫宁等公司担任高级算法工程师,数据科学家和AI部门负责人。
      S% b4 r! p  i$ n$ e( K5 \负责深度学习,机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地,对自然语言处理,图像处理,数据挖掘,机器学习,深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目,授课经验丰富,善于培养学生的思维能力,创新能力,获得广大学员一致好评,具有很高的人气。
    * r8 v. |2 J' P  b- F! g# [$ ~4 J- i
    % b8 o9 {3 g4 C# t
    * Q3 H$ c( z; z+ W1 L, b QQ截图20190201152235.png
    3 ?( o: @# ^  l& k" l1 O1 d' z( E: I* {/ a; g( m( j3 y! N: f2 T
    下载地址:
    : f1 h% H: f# C. D; Y+ y) h" ?
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    6 ?/ C' |4 g! Z4 j

    0 X0 \* {8 J( l! @3 Q课程大纲:
    : P: o! W; O0 O) d├─章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态9 n' C* m. L/ t3 Z  {
    │  ├─1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术! s. O) j# C# V" _
    │  │      1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.mp4
    6 a: s) O% O. |( t│  │      5 C/ h! z+ l+ N8 z  ]9 a: D
    │  └─2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索
    : r4 K% c2 a4 \: V0 v  H│          2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp4
    5 i2 k) h3 y3 i: W│          * b$ i7 O0 w$ }$ c
    ├─章节2: NLP与PYTHON编程
    0 G! g$ l. a. z" D│  ├─3. Python环境搭建及开发工具安装
    1 ^2 e2 }# z+ q1 ?! [│  │      3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4
      _; ^) ~7 I) R/ x; Q│  │      
    8 N7 c6 @9 I  _7 [│  ├─4. NLP常用PYTHON开发包的介绍2 ?8 A( x# g$ V) @
    │  │      4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
    # K' X6 `$ `3 u9 G│  │      9 Q$ r, I+ H+ h2 H
    │  ├─5. Jieba安装、介绍及使用
    . W. X& g5 ?  p3 E# m6 Y│  │      5. Jieba安装、介绍及使用.mp42 d! z" S" D: P3 l* ]3 W
    │  │      . I3 d3 p/ s/ b
    │  ├─6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
      K* H# m, D$ f3 A1 `5 d. L│  │      6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
    ) \2 d5 t5 Q! c* o) S2 j+ C│  │      
    ! |: J7 E7 \& p! D' p1 L4 d│  └─7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用8 y7 G7 d! M* }0 }- G
    │          7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp47 X# P* N$ {4 i8 `) w
    │         
    ; y" p, h* U: u* N1 y- ^# V├─章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
    $ X) \, R* M  J9 {2 f│      08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
    0 r* M! C% l! g4 l  t% P│      09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4; w7 W0 c& Z! f4 n
    │      10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4/ w+ H, z& l2 w4 Y. m! T
    │      11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
    9 m6 h" e2 z' j( Y4 W) c) X4 |│      12. 词性标注代码实现及信息提取.mp41 y# z6 V/ {! n* e) d5 G6 n! w
    │      13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4( }! J( d% T$ z. Q( O; D* M; t
    │      14. TextRank算法原理介绍.mp44 I$ h5 s$ }& N4 G, t
    │      15. 基于TextRank关键词提取.mp4* [/ ^1 N8 R; Q* Y
    │      2 B2 K* h# W# e1 @! P
    ├─章节4: 句法与文法
    ' V* V" S8 g( B7 m# P* E/ {2 V+ H3 k+ B│      16. 依存句法与语义依存分析.mp4
    7 b+ S' c; v0 ]' [1 {│      17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4
      o, ]6 k4 L( {' z│      18. 名词短语块挖掘.mp4
    ) ^) @0 |7 i) _8 r. U% D( G8 `2 Q│      19. 自定义语法与CFG.mp4
    5 B0 H7 |5 {. B│      + V; O' x. c7 o
    ├─章节5: N-GRAM文本挖掘  ?' @0 B! V+ [2 d
    │      20. N-GRAM算法介绍.mp4
    ; f. O! b: i9 ?- z" g( g( k│      21. N-GRAM生成词语对.mp4) i0 z5 Q4 x( F$ w8 F$ j
    │      22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
    + t) D& v: p  N; j  G7 T! a│      23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
    : T+ J' G0 N4 [$ K0 c8 a8 m│      4 s% {$ _; ^, A* k! A9 X# q2 V) r
    ├─章节6: 表示学习与关系嵌入; r1 I2 [- w( h' r/ V) Z/ Q
    │      24. 语言模型.mp4
    % x1 @( I2 P5 I2 |' g│      25. 词向量.mp4& e( @4 j6 B# G8 l9 S& o0 \
    │      26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
    % j9 K. ]( G7 `5 ]8 C# D* g( A, Q│      27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4# Q# X6 J, h, r4 A! v! |6 H+ f
    │      28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
    . y" `! C4 h9 t2 Y│      / W1 I2 Q5 V6 Z+ d
    ├─章节7: 深度学习之卷积神经网络
    9 H1 h. [, ~) T│      29. BP神经网络.mp4- G# N% Y  V' `, q& ^1 m
    │      30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
    ) o$ a5 i2 |% v, y0 C$ z, {; _0 s1 v│      31. CNN文本分类.mp4
    ) N/ J& n, H1 s  \0 q│      32. CNN文本分类算法模块.mp4, p; T1 H: T" Y
    │      33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4, H& y* E. c) [- [. `" ^, Z
    │      34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4
    3 d' L+ E/ e& r  x: J0 J│      
    ! x) E( ^  W7 ]( K) S├─章节8: 深度学习之递归神经网络
    ) _7 \/ c" J' B! m│      35. 递归网络.mp4
    + B8 o' c( Y* V│      36. LSTM.mp4# D; M$ H- l3 S% ?9 l. P
    │      37. LSTM文本分类原理.mp4
    * @3 U* H5 g! x& d5 W' @│      38. LSTM文本分类代码架构.mp4
    9 j/ h+ ^8 e; m│      39. LSTM文本分类代码详解.mp4* ]1 v/ K" z3 V$ W% N5 B  T* {3 H
    │      40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4: E8 `' e: e2 J
    │      % t- Y, {8 I5 r0 ?+ H2 m0 @
    └─章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
    7 i, a4 U" D+ |1 t2 e; X6 ^& {        41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp47 _9 `. `& b6 y. ?
            42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp45 E3 Z( a: C# e9 i0 Z  F/ N3 S' Z
            43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4) N  M1 R2 I! `" n
            44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4
    7 Q/ ~  F+ f, c( i        45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(下).mp4- e4 F1 s; X4 c6 q9 T, s" M. g" Y
            46. 数据的采集,清洗,数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
    $ Y( ~' R/ A. @: |* U        47. 数据的采集,清洗,数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4  C$ O3 F9 h; ]: E1 J
            48. 模型本地Lib库封装(上).mp4: o* F" [% V) z9 ]2 R" ~
            49. 模型本地Lib库封装(下).mp4
    / C: K; ?$ S; c4 W0 ^! x        50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp49 u1 a; D9 b8 f9 W- V
            51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4
    5 D: X3 s- s) i7 q' U        52. 算法设计及代码实现1.mp4. V& M: V. R+ v$ _% k
            53. 算法设计及代码实现2.mp4& Y, y* J$ Y3 \5 |% F- O, [/ d
            54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4& c- \: h" }! B/ W% [6 Z5 ^
            55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4) O7 s0 ?1 o+ g, g; D, e9 r; _

    . `6 w* Z2 u( k+ p" W( g+ L) ?( n3 r: I% m; f

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    发表于 2019-2-1 19:34:24 | 显示全部楼层
    RE: 自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程 价值799 [修改]
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-2-1 20:21:56 | 显示全部楼层
    好好学习天天向上6 }4 q& ?( w  ~3 \+ N) j" S$ X0 g
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