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课程名称: 2018年最新自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
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课程简介:
2018年最新自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
课程目录：
├─章节1：
│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4
│
├─章节2： NLP与python编程
│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4
│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4
│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
│
├─章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_
│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
│ 14. TextRank算法原理介绍.mp4
│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4
│
├─章节4： 句法与文法
│ 16. 依存句法与语义依存分析.mp4
│ 17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
│ 18. 名词短语块挖掘.mp4
│ 19. 自定义语法与CFG.mp4
│
├─章节5： N-GRAM文本挖掘
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
│
├─章节6： 表示学习与关系嵌入
│ 24. 语言模型.mp4
│ 25. 词向量.mp4
│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
│
├─章节7： 深度学习之卷积神经网络
│ 29. BP神经网络.mp4
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
│ 31. CNN文本分类.mp4
│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4
│
├─章节8： 深度学习之递归神经网络
│ 35. 递归网络.mp4
│ 36. LSTM.mp4
│ 37. LSTM文本分类原理.mp4
│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4
│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
│
├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
│ 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.mp4
│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
│ 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
│ 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
│ 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
│ 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
│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4
│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4
│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp4
│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4
│
├─源码
│
├─自然语言处理-配套课件链接.docx
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发表于 2019-7-6 10:53:55
