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自然語言處理之AI深度學(xué)習(xí)頂級實戰(zhàn)課程視頻教程下載。 本課程將首先介紹自然語言處理的發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，同時，講解深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的結(jié)合應(yīng)用。除了基本算法外，本課程還配備實踐環(huán)節(jié)，從一些典型的方向：機器翻譯、文本分類、問答等。最后，將和大家討論NLP的行業(yè)展望以及和各行各業(yè)的結(jié)合，比如醫(yī)療行業(yè)等。
課程章節(jié)
章節(jié)1：NLP和深度學(xué)習(xí)發(fā)展概況和最新動態(tài)
課時1：NLP歷史現(xiàn)在及為什么需要學(xué)習(xí)NLP技術(shù)
課時2：NLP實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)，聊天機器人，情感分析和語義搜索
章節(jié)2：NLP與PYTHON編程
課時3：Python環(huán)境搭建及開發(fā)工具安裝
課時4：NLP常用PYTHON開發(fā)包的介紹
課時5：Jieba安裝、介紹及使用
課時6：Stanford NLP 在Python環(huán)境中安裝、介紹及使用
課時7：Hanlp 在Python環(huán)境中安裝、介紹及使用
章節(jié)3：快速掌握NLP技術(shù)之分詞、詞性標(biāo)注和關(guān)鍵字提取
課時8：分詞、詞性標(biāo)注及命名實體識別介紹及應(yīng)用
課時9：準(zhǔn)確分詞之加載自定義字典分詞01
課時10：準(zhǔn)確分詞之加載自定義字典分詞02
課時11：準(zhǔn)確分詞之動態(tài)調(diào)整詞頻和字典
課時12：詞性標(biāo)注代碼實現(xiàn)及信息提取
課時13：人名、地名、機構(gòu)名等關(guān)鍵命名實體識別
課時14：TextRank算法原理介紹
課時15：基于TextRank關(guān)鍵詞提取
章節(jié)4： 句法與文法
課時16：依存句法與語義依存分析
課時17：依存句法樹解析（子樹遍歷，遞歸搜索，葉子節(jié)點提取等）
課時18：名詞短語塊挖掘
課時19：自定義語法與CFG
章節(jié)5： N-GRAM文本挖掘
課時20：N-GRAM算法介紹
課時21：N-GRAM生成詞語對
課時22：TF-IDF算法介紹應(yīng)用
課時23：基于TF-IDF挖掘符合語言規(guī)范的N-GRAM
章節(jié)6： 表示學(xué)習(xí)與關(guān)系嵌入
課時24：語言模型
課時25：詞向量
課時26：深入理解Word2vec算法層次sofmax
課時27：深入理解Word2vec算法負(fù)采樣
課時28：6.4 基于Word2vec技術(shù)的詞向量、字向量訓(xùn)練
章節(jié)7： 深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
課時29：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
課時30：徹底理解深度學(xué)習(xí)指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
課時31：CNN文本分類
課時32：CNN文本分類算法模塊
課時33：CNN文本分類模型詳解數(shù)據(jù)預(yù)處理
課時34：CNN文本分類模型測試與部署
章節(jié)8： 深度學(xué)習(xí)之遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
課時35：遞歸網(wǎng)絡(luò)
課時36：LSTM
課時37：LSTM文本分類原理
課時38：LSTM文本分類代碼架構(gòu)
課時39：LSTM文本分類代碼詳解
課時40：LSTM文本分類模型預(yù)測與部署
章節(jié)9： 特定領(lǐng)域命名實體識別NER技術(shù)
課時41：基于深度學(xué)習(xí)醫(yī)藥保險命名實體識別課題背景介紹
課時42：醫(yī)藥保險命名實體和實體關(guān)系體系建立和命名實體分類規(guī)范
課時43：醫(yī)藥保險命名實體識別相關(guān)前沿技術(shù)和難點
課時44：基于深度學(xué)習(xí)醫(yī)藥保險命名實體識別的算法模塊設(shè)計(上)
課時45：基于深度學(xué)習(xí)醫(yī)藥保險命名實體識別的算法模塊設(shè)計（下）
課時46：數(shù)據(jù)的采集，清洗，數(shù)據(jù)機器自動標(biāo)注及轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)格式（上）
課時47：數(shù)據(jù)的采集，清洗，數(shù)據(jù)機器自動標(biāo)注及轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)格式（下）
課時48：模型本地Lib庫封裝（上）
課時49：模型本地Lib庫封裝（下）
課時50：部署tensorflow訓(xùn)練好的模型為云服務(wù)（上）
課時51：部署tensorflow訓(xùn)練好的模型為云服務(wù)（下）
課時52：算法設(shè)計及代碼實現(xiàn)1
課時53：算法設(shè)計及代碼實現(xiàn)2
課時54：代碼調(diào)試，參數(shù)優(yōu)化及深度剖析（深入理解）1
課時55：代碼調(diào)試，參數(shù)優(yōu)化及深度剖析（深入理解）2
1.軟件源碼推廣展示：目的展示軟件相關(guān)功能，接收技術(shù)學(xué)習(xí)者測試、測評；
2.教程課程信息展示：展示課程信息，傳授課程各階段內(nèi)容；
3.設(shè)計素材圖片展示：展示素材設(shè)計理念、思維方式、傳播設(shè)計理念；
4.福利優(yōu)惠信息展示：分享各類最新的福利信息，各種優(yōu)惠信息展示；
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