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标题: Python人工智能：20个小时玩转NLP自然语言处理 [打印本页]
作者: 播妞 时间: 2021-1-22 16:16
标题: Python人工智能：20个小时玩转NLP自然语言处理
20个小时迈入自然语言处理的大门, 并直通循环神经网络和大名鼎鼎的Transformer, 为向NLP登堂入室打下坚实基础。
讲解方式:
本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式. 在解析理论算法的同时, 更加注重代码实践. 每一个知识点, 每一个专题都以代码驱动, 案例终结. 让学生们学懂, 学通, 学会.
课程亮点：
1，课程由浅到深，由原理到实践，适合自然语言处理入门学习。
2，代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。
课程内容：
1. Pytorch基础知识
2. 自然语言处理入门
3. 文本预处理
4. HMM和CRF
5. RNN, LSTM, GRU
6. Transformer
适用人群：
1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。
2、希望从事人工智能行业高薪工作的在职人员。
3、对自然语言处理技术感兴趣的相关人员。
基础课程主讲内容包括：
第一章: Pytorch基础知识
1. Pytorch基础元素和函数
2. Pytorch构建神经网络案例
3. Pytorch构建分类器案例
第二章: 自然语言处理入门
1. 介绍NLP的发展历史, 关键时间节点
2. 介绍NLP的行业主流应用和当前热点
第三章: 文本预处理
1. 文本处理的基本方法
2. 文本张量的表示方法
3. 文本的数据分析方法
4. 文本的特征处理方法
5. 文本的数据增强
6. 新闻主题分类任务的案例
第四章: HMM和CRF
1. 介绍HMM的原理和特点
2. 介绍CRF的原理和特点
第五章: RNN系列模型
1. RNN模型介绍和代码实践
2. LSTM模型介绍和代码实践
3. GRU模型介绍和代码实践
4. 注意力机制原理介绍和代码实践
5. 人名分类器的案例
6. 英译法任务的案例
第六章: Transformer
1. 认识Transformer的架构
2. 详解Transformer的输入部分和代码实现
3. 详解Transformer的编码器部分和代码实现
4. 详解Transformer的解码器部分和代码实现
5. 详解Transformer的输出部分和代码实现
6. 基于Transformer架构的copy任务测试
7. 基于Transformer构建语言模型的案例
网盘视频截图展示：
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作者: 15660109552 时间: 2021-1-25 16:13
学习学习再学习，感谢
作者: 港港港会发光 时间: 2021-2-19 17:16
努力学习ing
作者: levin0811 时间: 2021-2-23 09:27
感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢
作者: dracula0331 时间: 2021-4-9 15:09
感谢分享如此重要的资源
作者: Joon2020 时间: 2021-4-10 20:45
学习学习再学习，感谢
作者: heimawangzi 时间: 2021-4-16 14:16
20个小时。我一定要入门
作者: 发给对方是 时间: 2021-4-27 13:05
学习下，我要学自然语言处理
作者: 好好学习2 时间: 2021-5-15 15:43
要系统地好好学习一下nlp
作者: loneywell 时间: 2021-6-20 14:56
黑马真的很好
作者: deanhuahua 时间: 2021-7-4 10:19
学习学习再学习，感谢
作者: xiaoyingjiayou8 时间: 2021-8-16 09:45
努力学习ing，天天向上
作者: 我是来学NLP的 时间: 2021-9-26 18:26
学习一下NLP
作者: xiaohai500 时间: 2021-10-15 15:49
这个必须要点赞美啊，没有最好，只有更好
作者: 君离愁 时间: 2021-10-16 14:52
黑马出品，必属精品
作者: 沧浪清浊 时间: 2021-10-23 17:24
大爱楼主
作者: xuefeng34 时间: 2021-11-19 11:20
感恩 开始学习 真的太有用了
作者: Alen_shu 时间: 2021-12-23 23:00
谢谢分享
作者: DemoBoy1125 时间: 2022-1-13 00:39
棒棒的 ！！
作者: 1157732865 时间: 2022-1-30 16:07
顶楼主啦..希望楼主多发精品好帖啦.....
作者: rrr124 时间: 2022-2-14 00:02
非常好学习学习再学习，感谢
作者: hunk100 时间: 2022-4-27 10:20
不错，很好的课程
作者: lzlzlzlzlz 时间: 2022-12-6 16:08
感谢感谢感谢感谢
作者: caohuisheng 时间: 2023-12-13 19:30
感谢黑马
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