[attach]3535[/attach] [attach]3536[/attach] [attach]3537[/attach] 点击下载：从入门到精通，解锁NLP工程师必备技能 – 35个实战案例，9大应用场景，足量GPU在线实验平台，机器学习&深度学习双套解决方案，带你成为Offer收割机 – 本微专业由稀牛学院与网易联合出品。课程邀请海内外顶尖工业界讲师独家打造，以案例讲解助你搭建知识体系，带你系统掌握深度学习在各领域的应用，高效获取核心实战能力，快速丰富项目经历储备，一站式打造求职技能图谱！ 另： 1：《AI工程师-自然语言处理》来自网易微专业，原价￥3999，由猿人部落整理发布！猿人部落承诺，本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码，官方同步体验！ 2：本站所有课程格式MP4格式无密 可以通过网盘在线学习也可下载到本地，方便快捷！ 3： 所有课程全部支持试看任何章节，可通过点击右侧官方微信扫码添加要求试看！ 4：官方品质，信誉保证，本站包含某课网,某讯课堂,某易云,饥人谷,某度教育....等上万部课程正在陆续更新，感谢同学们的信任与支持，保证让同学们满意！ 5：所有课程都会包更新，只要官方更新本站延迟2-3天就会更新。 6：爱好学习，一直提升自己的小伙伴可以开通会员，享受全站免金币无限制畅快学习！. 7：有任何不明白的咨询客服：[qq]772441382[/qq] 试看链接：https://pan.baidu.com/s/1ftqjaF4Y3AGFFx-6ZOmAJQ 提取码：twtk 章节目录： 一：导论：基础知识与中英文文本操作 开课时间： 11月22日10:00 - 12月8日20:00课程主页 第1章 自然语言处理基础 • 1.1 本章概述 • 1.2文本数据、字、词、term • 1.3 字符串处理 • 1.4 模式匹配与正则表达式 • 1.5 【实战】字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 • 1.6 本章小结 第2章 英文文本处理与解析 • 2.1 本章概述 • 2.2 英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等 • 2.3 【实战】NLTK工具库英文文本处理案例 • 2.4 【实战】spaCy工具库英文文本处理案例 • 2.5 【实战】基于python的英文文本相似度比对 • 2.6 【实战】简易文本情感分析器构建 • 2.7 本章小结 第3章 中文文本处理与解析 • 3.1 本章概述 • 3.2 中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、N-gram • 3.3英文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析、命名实体识别、关键词抽取 • 3.4 jieba工具库介绍 • 3.5 【实战】python中文文本清洗、处理与可视化 • 3.6 【实战】python新闻网站关键词抽取 • 3.7 本章小结 二：语言模型：通顺度模型与智能纠错 开课时间： 11月22日10:00 - 12月22日20:00课程主页 第1章 语言模型与应用 • 1.1本章概述 • 1.2 假设性独立与联合概率链规则 • 1.3 N-gram语言模型 • 1.4 N-gram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别 • 1.5 本章小结 第2章 统计语言模型与神经语言模型构建 • 2.1 本章概述 • 2.2 基于统计的语言模型构建 • 2.3【实战】KenLM工具库使用及语言模型生成 • 2.3 基于RNN的神经语言模型 • 2.4【实战】基于KenLM的简易拼写纠错 • 2.5【实战】基于RNN的神经语言模型 • 2.6【实战】基于pytorch的语言模型训练 • 2.7 本章小结 三：文本表示：词向量构建与分布表示 开课时间： 12月23日10:00 - 12月29日20:00课程主页 第1章 文本词与句的表示 • 第1章文本词与句的表示 • 1.1 本章概述 • 1.2 文本表示概述 • 1.3 文本离散表示：词袋模型与TF-IDF • 1.4 文本分布式表示：word2vec • 1.5 【实战】python中文文本向量化表示 • 1.6 【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配 • 1.7 本章小结 第2章文本表示进阶 • 2.1本章概述 • 2.2 预训练在图像领域的应用 • 2.3 ELMO:基于上下文的word-embedding • 2.4 GPT:Transformer建模句子信息 • 2.5 BERT:预训练双向Transformer • 2.6 基于BERT进行fine-tuning • 2.7本章小结 四：文本分类：情感分析与内容分类 开课时间： 12月23日10:00 - 1月5日20:00课程主页 第1章文本分类机器学习模型与实战 • 1.1 本章概述 • 1.2 朴素贝叶斯模型与中文文本分类 • 1.3 逻辑回归/SVM与文本分类 • 1.4 facebook fasttext原理与操作 • 1.5 【实战】python中文新闻分类 • 1.6 【实战】基于fasttext的文本情感分析 • 1.7 本章小结 第2章文本分类深度学习模型与实战 • 2.1 本章概述 • 2.2 词嵌入与fine-tuning • 2.3 基于卷积神经网络的文本分类 • 2.4 基于LSTM的文本分类 • 2.5 Transformer/self-attention介绍 • 2.6【实战】使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类 • 2.7【实战】使用tensorflow构建LSTM完成影评褒贬分析模型 • 2.8 本章小结 五：主题模型：文本主题抽取与表示 开课时间： 12月23日10:00 - 1月12日20:00课程主页 第1章文本主题抽取与表示 • 1.1 本章概述 • 1.2 基于tf-idf与text-rank的主题词抽取 • 1.3 监督学习与文本打标签 • 1.4 无监督学习与LDA主题模型 • 1.5【实战】基于python的中文关键词抽取与可视化 • 1.6【实战】基于LDA的新闻主题分析与可视化呈现 • 1.7 本章小结 六：seq2seq模型：文本序列映射学习 开课时间： 12月23日10:00 - 1月19日20:00课程主页 第1章序列到序列模型与应用 • 1.1 本章概述 • 1.2 从RNN到seq2seq模型 • 1.3 编码解码模型 • 1.4 seq2seq模型详解 • 1.5 注意力(attention)机制 • 1.6 【实战】tensorflow seq2seq模型使用方法详解 • 1.7 【实战】基于seq2seq的文本摘要生成实现 • 1.8 本章小结 七：文本生成：写诗作词对对联 开课时间： 1月20日10:00 - 1月26日20:00课程主页 第1章文本生成与自动创作 • 1.1 本章概述 • 1.2 基于RNN/LSTM的语言模型回顾 • 1.3 基于语言模型的文本生成原理 • 1.4 【实战】基于LSTM的唐诗生成器 • 1.5 基于seq2seq的文本序列生成原理 • 1.6 【实战】基于seq2seq的对联生成器 • 1.7 本章小结 八：机器翻译：双语翻译 开课时间： 1月20日10:00 - 2月9日20:00课程主页 第1章 统计机器翻译 • 第1章统计机器翻译 • 1.1 本章概述 • 1.2 词、句子和语料与基本概率论知识 • 1.3 翻译模型与语言模型 • 1.4 解码与beam-search • 1.5 翻译系统评估 • 1.6【实战】moses统计翻译系统实战 • 1.7 本章小结 第2章基于seq2seq的机器翻译模型 • 2.1 本章概述 • 2.2 基础seq2seq编解码模型机器翻译应用 • 2.3 基于注意力机制的seq2seq机器翻译优化 • 2.4【实战】基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型 • 2.5【实战】基于tensorflow的google版seq2seq机器翻译模型 • 2.6 本章小结 第3章facebook基于CNN的机器翻译模型 • 3.1 本章概述 • 3.2 基于CNN的翻译系统模型结构 • 3.3 使用CNN完成神经翻译系统的tricks • 3.4【实战】facebook CNN机器翻译系统代码解析 • 3.5 本章小结 第4章来自Google的Transformer模型 • 4.1 本章概述 • 4.2 来自Google的Transformer模型 • 4.3 Transformer模型的训练细节 • 4.4【实战】Transformer源码解析 • 4.5 本章小结 九：聊天机器人：机器客服与语音助手 开课时间： 1月20日10:00 - 2月16日20:00课程主页 第1章 基于内容匹配的聊天机器人 • 1.1 本章概述 • 1.2 聊天机器人基本知识综述 • 1.3 基于内容匹配的聊天机器人 • 1.4 【实战】基于深度学习匹配的聊天机器人tensorflow实现 • 1.5 基于深度学习匹配的聊天机器人pytorch实现 • 1.6 本章小结 第2章 基于seq2seq的聊天机器人 • 2.1 本章概述 • 2.2 聊天机器人场景与seq2seq模型回顾 • 2.3 数据处理与准备 • 2.4 基于tensorflow seq2seq的chatbot完整实现 • 2.5 拓展：基于transformer的chatbot实现 • 2.6 本章小结 十：视觉文本任务：看图说话 开课时间： 2月17日10:00 - 2月23日20:00课程主页 第1章 看图说话问题与实现 • 1.1 本章概述 • 1.2“看图说话”问题介绍 • 1.3 简易CNN+RNN编码解码模型完成图片短文本描述原理 • 1.4 注意力模型与“看图说话”优化 • 1.5【实战】基于CNN+RNN的编解码“看图说话”与beam-search优化 • 1.6【实战】基于attention model的“看图说话”实现 • 1.7 本章小结 第2章 视觉问答机器人(VQA)原理与实现 • 2.1 本章概述 • 2.2 视觉问答机器人问题介绍 • 2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的VQA实现方案 • 2.4 基于注意力(attention)的深度学习VQA实现方案 • 2.5【实战】使用keras完成CNN+RNN基础VQA模型 • 2.6【实战】基于attention的深度学习VQA模型实现 • 2.7 本章小结 十一：文本相似度计算与文本匹配问题 开课时间： 2月17日10:00 - 3月1日20:00课程主页 第1章 文本相似度问题与应用场景 • 1.1 本章概述 • 1.2 文本相似度问题 • 1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec • 1.4 【实战】编辑距离计算python实现 • 1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断 • 1.6 【实战】词向量Word Averaging • 1.7 本章小结 第2章基于深度学习的文本语义匹配 • 2.1 本章概述 • 2.2 基于深度学习的句子相似度模型 • 2.3 DSSM（Deep Structured Semantic Models）模型详解 • 2.4 DRMM（Deep Relevance Matching Model）模型详解 • 2.5【实战】基于LSTM的监督学习语义表达抽取 • 2.6【实战】基于DSSM的问题语义相似度匹配案例 • 2.7【实战】基于DRMM的问答匹配案例 • 2.8 本章小结 来源: 网易微专业-AI工程师-自然语言处理 |
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