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： 视频下载链接已添加 回帖可获取视频下载提取码
| 
收藏
淘帖
踩
