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    自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程

    [资源简介]

    自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程下载。 本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状与挑战,同时,讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。除了基本算法外,本课程还配备实践环节,从一些典型的方向:机器翻译、文本分类、问答等。最后,将和大家讨论NLP的行业展望以及和各行各业的结合,比如医疗行业等。

    课程章节

    章节1:NLP和深度学习发展概况和最新动态
    课时1:NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
    课时2:NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索

    章节2:NLP与PYTHON编程
    课时3:Python环境搭建及开发工具安装
    课时4:NLP常用PYTHON开发包的介绍
    课时5:Jieba安装、介绍及使用
    课时6:Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
    课时7:Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用

    章节3:快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
    课时8:分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用
    课时9:准确分词之加载自定义字典分词01
    课时10:准确分词之加载自定义字典分词02
    课时11:准确分词之动态调整词频和字典
    课时12:词性标注代码实现及信息提取
    课时13:人名、地名、机构名等关键命名实体识别
    课时14:TextRank算法原理介绍
    课时15:基于TextRank关键词提取

    章节4: 句法与文法
    课时16:依存句法与语义依存分析
    课时17:依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等)
    课时18:名词短语块挖掘
    课时19:自定义语法与CFG

    章节5: N-GRAM文本挖掘
    课时20:N-GRAM算法介绍
    课时21:N-GRAM生成词语对
    课时22:TF-IDF算法介绍应用
    课时23:基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM

    章节6: 表示学习与关系嵌入
    课时24:语言模型
    课时25:词向量
    课时26:深入理解Word2vec算法层次sofmax
    课时27:深入理解Word2vec算法负采样
    课时28:6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练

    章节7: 深度学习之卷积神经网络
    课时29:BP神经网络
    课时30:彻底理解深度学习指卷积神经网络
    课时31:CNN文本分类
    课时32:CNN文本分类算法模块
    课时33:CNN文本分类模型详解数据预处理
    课时34:CNN文本分类模型测试与部署

    章节8: 深度学习之递归神经网络
    课时35:递归网络
    课时36:LSTM
    课时37:LSTM文本分类原理
    课时38:LSTM文本分类代码架构
    课时39:LSTM文本分类代码详解
    课时40:LSTM文本分类模型预测与部署

    章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
    课时41:基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
    课时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
    课时43:医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
    课时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)
    课时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)
    课时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(上)
    课时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(下)
    课时48:模型本地Lib库封装(上)
    课时49:模型本地Lib库封装(下)
    课时50:部署tensorflow训练好的模型为云服务(上)
    课时51:部署tensorflow训练好的模型为云服务(下)
    课时52:算法设计及代码实现1
    课时53:算法设计及代码实现2
    课时54:代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1
    课时55:代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2

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