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[人工智能&深度学习] Ai工程师-自然语言处理实战(Python版)

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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2021-12-17 01:59:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    本套课程适合人工智能方向的同学们,数据科学,自然语言处理工程师
    通过本套课程学习自然语言处理必备基础知识点,核心算法原理与实战应用技巧。熟练使用Python工具包进行项目实战

    课程简介:
    AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理,基于真实数据集,通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时,20个项目实战,覆盖当下热门技术与经典框架实战。
    学习路线主要包括三大阶段:
    1.学习Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法
    2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践
    3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂,实战案例驱动,提供全部课程所需数据,代码,课件。


    课程目录:
    1 课程简介.mp4
    2 环境配置.mp4
    3 Python字符串处理.mp4
    4 正则表达式基本语法.mp4
    5 正则常用符号.mp4
    6 常用函数介绍.mp4
    7 NLTK工具包简介.mp4
    8 停用词过滤.mp4
    9 词性标注.mp4
    10 数据清洗实例.mp4
    11 Spacy工具包.mp4
    12 名字实体匹配.mp4
    13 恐怖袭击分析.mp4
    14 统计分析结果.mp4
    15 结巴分词器.mp4
    16 词云展示.mp4
    17 Pandas基本操作.mp4
    18 Pandas概述.mp4
    19 Pandas索引.mp4
    20 groupby操作.mp4
    21 数值运算.mp4
    22 对象操作.mp4
    23 对象操作2.mp4
    24 merge操作.mp4
    25 显示设置.mp4
    26 数据透视表.mp4
    27 时间操作.mp4
    28 时间序列操作.mp4
    29 Pandas常用操作.mp4
    30 Pandas常用操作2.mp4
    31 Groupby操作延伸.mp4
    32 字符串操作.mp4
    33 索引进阶.mp4
    34 Pandas绘图操作.mp4
    35 大数据处理技巧.mp4
    36 任务概述.mp4
    37 商品类别划分.mp4
    38 商品类别可视化展示.mp4
    39 描述长度对价格的影响.mp4
    40 词云展示-1636990013.mp4
    41 tf-idf结果.mp4
    42 降维可视化展示.mp4
    43 聚类与主题模型.mp4
    44 贝叶斯算法概述.mp4
    45 贝叶斯推导实例.mp4
    46 贝叶斯拼写纠错实例.mp4
    47 垃圾邮件过滤实例.mp4
    48 贝叶斯实现拼写检查器.mp4
    49 文本分析与关键词提取.mp4
    50 相似度计算.mp4
    51 新闻数据与任务简介.mp4
    52 TF-IDF关键词提取.mp4
    53 LDA建模.mp4
    54 基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
    55 马尔科夫模型.mp4
    56 隐马尔科夫模型基本出发点.mp4
    57 组成与要解决的问题.mp4
    58 暴力求解方法.mp4
    59 复杂度计算.mp4
    60 前向算法.mp4
    61 前向算法求解实例.mp4
    62 Baum-Welch算法.mp4
    63 参数求解.mp4
    64 维特比算法.mp4
    65 hmmlearn工具包.mp4
    66 工具包使用方法.mp4
    67 中文分词任务.mp4
    68 实现中文分词.mp4
    69 深度学习概述.mp4
    70 挑战与常规套路.mp4
    71 用K近邻来进行分类.mp4
    72 超参数与交叉验证.mp4
    73 线性分类.mp4
    74 损失函数.mp4
    75 正则化惩罚项.mp4
    76 softmax分类器.mp4
    77 目标函数形象解读.mp4
    78 问题细节.mp4
    79 反向传播.mp4
    80 整体架构.mp4
    81 实例演示.mp4
    82 过拟合解决方案.mp4
    83 语言模型.mp4
    84 N-gram模型.mp4
    85 词向量.mp4
    86 神经网络模型.mp4
    87 Hierarchical Softmax.mp4
    88 CBOW模型实例.mp4
    89 CBOW求解目标.mp4
    90 锑度上升求解.mp4
    91 负采样模型.mp4
    92 使用Gensim库构造词向量.mp4
    93 维基百科中文数据处理.mp4
    94 Gensim构造word2vec模型.mp4
    95 测试模型相似度结果.mp4
    96 影评情感分类.mp4
    97 基于词袋模型训练分类器.mp4
    98 准备word2vec输入数据.mp4
    99 使用gensim构建word2vec词向量(新).mp4
    100 任务概述-1636993987.mp4
    101 词袋模型.mp4
    102 词袋模型分析.mp4
    103 TFIDF模型.mp4
    104 word2vec词向量模型.mp4
    105 深度学习模型.mp4
    106 递归神经网络(RNN)概述.mp4
    107 RNN网络细节.mp4
    108 LSTM网络架构.mp4
    109 卷积神经网络的应用.mp4
    110 卷积层解释.mp4
    111 卷积计算过程.mp4
    112 pading与stride.mp4
    113 卷积参数共享.mp4
    114 池化层原理.mp4
    115 Tensorflow简介与安装.mp4
    116 Tensorflow中的变量.mp4
    117 变量常用操作.mp4
    118 实现线性回归算法.mp4
    119 Mnist数据集简介.mp4
    120 逻辑回归算法.mp4
    121 神经网络结构.mp4
    122 卷积网络结构基本定义.mp4
    123 卷积神经网络迭代.mp4
    124 Cifar-10图像分类任务.mp4
    125 RNN网络基本架构.mp4
    126 实现RNN网络架构.mp4
    127 RNN实现自己的小demo.mp4
    128 RNN预测时间序列.mp4
    129 CNN应用于文本分类任务.mp4
    130 文本分类任务特征定义.mp4
    131 卷积网络定义.mp4
    132 完成预测分类任务.mp4
    133 RNN网络架构.mp4
    134 LSTM网络架构-1636994653.mp4
    135 案例:使用LSTM进行情感分类.mp4
    136 情感数据集处理.mp4
    137 基于word2vec的LSTM模型.mp4
    138 任务概述-1636994705.mp4
    139 数据展示.mp4
    140 正负样本制作.mp4
    141 数据预处理.mp4
    142 网络模型定义.mp4
    143 基于字符的训练.mp4
    144 基于句子的相似度训练.mp4
    145 Seq2Seq网络基本架构.mp4
    146 Seq2Seq网络应用.mp4
    147 Seq2Seq基本模型.mp4
    148 Attention机制.mp4
    149 效果演示.mp4
    150 参数配置与数据加载.mp4
    151 数据处理.mp4
    152 词向量与投影.mp4
    153 seq网络.mp4
    154 网络训练.mp4
    155 数据准备.mp4
    156 网络结构概述.mp4
    157 加载数据.mp4
    158 训练测试模型.mp4
    159 任务概述与环境配置.mp4
    160 参数配置.mp4
    161 数据预处理模块.mp4
    162 batch数据制作.mp4
    163 RNN模型定义.mp4
    164 完成训练模块.mp4
    165 训练唐诗生成模型.mp4
    166 测试唐诗生成效果.mp4
    167 机器翻译框架概述.mp4
    168 参数设置.mp4
    169 数据加载.mp4
    170 网络结构定义.mp4
    171 训练模型.mp4
    172 时间序列模型.mp4
    173 网络结构与参数定义.mp4
    174 构建LSTM模型.mp4
    175 训练模型与效果展示.mp4
    176 多序列预测结果.mp4
    177 股票数据预测.mp4
    178 数据预处理.mp4
    179 预测结果展示.mp4
    180 文本数据读取预处理.mp4
    181 基本模型.mp4
    182 Embeeding-layer效果.mp4
    183 准备词向量数据.mp4
    184 词嵌入训练结果.mp4
    185 加入LSTM层效果.mp4
    186 加入卷积层效果.mp4
    187 参数调优.mp4
    188 数据与目标.mp4
    189 字符表制作.mp4
    190 数据读取.mp4
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    192 网络模型.mp4
    193 测试效果.mp4
    194 网络模型解读.mp4
    195 数据介绍与读取.mp4
    196 配置文件制作.mp4
    197 编码器模型.mp4
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    200 测试数据准备.mp4
    201 完成测试模块.mp4
    202 模板目录结构.mp4
    203 模型与训练结构.mp4
    204 评论数据集与任务目标.mp4
    205 数据准备.mp4
    206 模型整体架构.mp4
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  • TA的每日心情
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    这个帖子不回对不起自己!我想我是一天也不能离开三六五网络学院
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  • TA的每日心情
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    Ai工程师-自然语言处理实战(Python版)

    本套课程适合人工智能方向的同学们,数据科学,自然语言处理工程师
    通过本套课程学习自然语言处理必备基础知识点,核心算法原理与实战应用技巧。熟练使用Python工具包进行项目实战

    课程简介:
    AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理,基于真实数据集,通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时,20个项目实战,覆盖当下热门技术与经典框架实战。
    学习路线主要包括三大阶段:
    1.学习Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法
    2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践
    3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂,实战案例驱动,提供全部课程所需数据,代码,课件。


    课程目录:
    1 课程简介.mp4
    2 环境配置.mp4
    3 Python字符串处理.mp4
    4 正则表达式基本语法.mp4
    5 正则常用符号.mp4
    6 常用函数介绍.mp4
    7 NLTK工具包简介.mp4
    8 停用词过滤.mp4
    9 词性标注.mp4
    10 数据清洗实例.mp4
    11 Spacy工具包.mp4
    12 名字实体匹配.mp4
    13 恐怖袭击分析.mp4
    14 统计分析结果.mp4
    15 结巴分词器.mp4
    16 词云展示.mp4
    17 Pandas基本操作.mp4
    18 Pandas概述.mp4
    19 Pandas索引.mp4
    20 groupby操作.mp4
    21 数值运算.mp4
    22 对象操作.mp4
    23 对象操作2.mp4
    24 merge操作.mp4
    25 显示设置.mp4
    26 数据透视表.mp4
    27 时间操作.mp4
    28 时间序列操作.mp4
    29 Pandas常用操作.mp4
    30 Pandas常用操作2.mp4
    31 Groupby操作延伸.mp4
    32 字符串操作.mp4
    33 索引进阶.mp4
    34 Pandas绘图操作.mp4
    35 大数据处理技巧.mp4
    36 任务概述.mp4
    37 商品类别划分.mp4
    38 商品类别可视化展示.mp4
    39 描述长度对价格的影响.mp4
    40 词云展示-1636990013.mp4
    41 tf-idf结果.mp4
    42 降维可视化展示.mp4
    43 聚类与主题模型.mp4
    44 贝叶斯算法概述.mp4
    45 贝叶斯推导实例.mp4
    46 贝叶斯拼写纠错实例.mp4
    47 垃圾邮件过滤实例.mp4
    48 贝叶斯实现拼写检查器.mp4
    49 文本分析与关键词提取.mp4
    50 相似度计算.mp4
    51 新闻数据与任务简介.mp4
    52 TF-IDF关键词提取.mp4
    53 LDA建模.mp4
    54 基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
    55 马尔科夫模型.mp4
    56 隐马尔科夫模型基本出发点.mp4
    57 组成与要解决的问题.mp4
    58 暴力求解方法.mp4
    59 复杂度计算.mp4
    60 前向算法.mp4
    61 前向算法求解实例.mp4
    62 Baum-Welch算法.mp4
    63 参数求解.mp4
    64 维特比算法.mp4
    65 hmmlearn工具包.mp4
    66 工具包使用方法.mp4
    67 中文分词任务.mp4
    68 实现中文分词.mp4
    69 深度学习概述.mp4
    70 挑战与常规套路.mp4
    71 用K近邻来进行分类.mp4
    72 超参数与交叉验证.mp4
    73 线性分类.mp4
    74 损失函数.mp4
    75 正则化惩罚项.mp4
    76 softmax分类器.mp4
    77 目标函数形象解读.mp4
    78 问题细节.mp4
    79 反向传播.mp4
    80 整体架构.mp4
    81 实例演示.mp4
    82 过拟合解决方案.mp4
    83 语言模型.mp4
    84 N-gram模型.mp4
    85 词向量.mp4
    86 神经网络模型.mp4
    87 Hierarchical Softmax.mp4
    88 CBOW模型实例.mp4
    89 CBOW求解目标.mp4
    90 锑度上升求解.mp4
    91 负采样模型.mp4
    92 使用Gensim库构造词向量.mp4
    93 维基百科中文数据处理.mp4
    94 Gensim构造word2vec模型.mp4
    95 测试模型相似度结果.mp4
    96 影评情感分类.mp4
    97 基于词袋模型训练分类器.mp4
    98 准备word2vec输入数据.mp4
    99 使用gensim构建word2vec词向量(新).mp4
    100 任务概述-1636993987.mp4
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    102 词袋模型分析.mp4
    103 TFIDF模型.mp4
    104 word2vec词向量模型.mp4
    105 深度学习模型.mp4
    106 递归神经网络(RNN)概述.mp4
    107 RNN网络细节.mp4
    108 LSTM网络架构.mp4
    109 卷积神经网络的应用.mp4
    110 卷积层解释.mp4
    111 卷积计算过程.mp4
    112 pading与stride.mp4
    113 卷积参数共享.mp4
    114 池化层原理.mp4
    115 Tensorflow简介与安装.mp4
    116 Tensorflow中的变量.mp4
    117 变量常用操作.mp4
    118 实现线性回归算法.mp4
    119 Mnist数据集简介.mp4
    120 逻辑回归算法.mp4
    121 神经网络结构.mp4
    122 卷积网络结构基本定义.mp4
    123 卷积神经网络迭代.mp4
    124 Cifar-10图像分类任务.mp4
    125 RNN网络基本架构.mp4
    126 实现RNN网络架构.mp4
    127 RNN实现自己的小demo.mp4
    128 RNN预测时间序列.mp4
    129 CNN应用于文本分类任务.mp4
    130 文本分类任务特征定义.mp4
    131 卷积网络定义.mp4
    132 完成预测分类任务.mp4
    133 RNN网络架构.mp4
    134 LSTM网络架构-1636994653.mp4
    135 案例:使用LSTM进行情感分类.mp4
    136 情感数据集处理.mp4
    137 基于word2vec的LSTM模型.mp4
    138 任务概述-1636994705.mp4
    139 数据展示.mp4
    140 正负样本制作.mp4
    141 数据预处理.mp4
    142 网络模型定义.mp4
    143 基于字符的训练.mp4
    144 基于句子的相似度训练.mp4
    145 Seq2Seq网络基本架构.mp4
    146 Seq2Seq网络应用.mp4
    147 Seq2Seq基本模型.mp4
    148 Attention机制.mp4
    149 效果演示.mp4
    150 参数配置与数据加载.mp4
    151 数据处理.mp4
    152 词向量与投影.mp4
    153 seq网络.mp4
    154 网络训练.mp4
    155 数据准备.mp4
    156 网络结构概述.mp4
    157 加载数据.mp4
    158 训练测试模型.mp4
    159 任务概述与环境配置.mp4
    160 参数配置.mp4
    161 数据预处理模块.mp4
    162 batch数据制作.mp4
    163 RNN模型定义.mp4
    164 完成训练模块.mp4
    165 训练唐诗生成模型.mp4
    166 测试唐诗生成效果.mp4
    167 机器翻译框架概述.mp4
    168 参数设置.mp4
    169 数据加载.mp4
    170 网络结构定义.mp4
    171 训练模型.mp4
    172 时间序列模型.mp4
    173 网络结构与参数定义.mp4
    174 构建LSTM模型.mp4
    175 训练模型与效果展示.mp4
    176 多序列预测结果.mp4
    177 股票数据预测.mp4
    178 数据预处理.mp4
    179 预测结果展示.mp4
    180 文本数据读取预处理.mp4
    181 基本模型.mp4
    182 Embeeding-layer效果.mp4
    183 准备词向量数据.mp4
    184 词嵌入训练结果.mp4
    185 加入LSTM层效果.mp4
    186 加入卷积层效果.mp4
    187 参数调优.mp4
    188 数据与目标.mp4
    189 字符表制作.mp4
    190 数据读取.mp4
    191 数据增强.mp4
    192 网络模型.mp4
    193 测试效果.mp4
    194 网络模型解读.mp4
    195 数据介绍与读取.mp4
    196 配置文件制作.mp4
    197 编码器模型.mp4
    198 解码器模型.mp4
    199 制作训练batch数据.mp4
    200 测试数据准备.mp4
    201 完成测试模块.mp4
    202 模板目录结构.mp4
    203 模型与训练结构.mp4
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    205 数据准备.mp4
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    发表于 2021-12-17 16:36:07 | 显示全部楼层
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    发表于 2021-12-17 19:40:59 | 显示全部楼层
    这套教程要好好学习一下
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    发表于 2021-12-17 19:46:32 | 显示全部楼层
    你这玩大了,能不能定个点。没弄好,发啥劲,还隐藏,fly
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