('天善学院自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载
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【课程内容】
章节1：NLP和深度学习发展概况和最新动态
1.NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
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
3.Python环境搭建及开发工具安装
4.NLP常用PYTHON开发包的介绍
5.Jieba安装、介绍及使用
6.StanfordNLP在Python环境中安装、介绍及使用
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、词忄生标注和关键字提取
08.分词、词忄生标注及命名实体识别介绍及应用
09.准确分词之加载自定义字典分词
10.准确分词之动态调整词频和字典
11.词忄生标注代码实现及信息提取
12.人名、地名、机构名等关键命名实体识别
13.TextRank算法原理介绍
14.基于TextRank关键词提取
章节4：句法与文法
16.依存句法与语义依存分析
17.依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）
18.名词短语块挖掘
19.自定义语法与CFG
章节5：N-GRAM文本挖掘
20.N-GRAM算法介绍
21.N-GRAM生成词语对
22.TF-IDF算法介绍应用
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
24.语言模型
25.词向量
26.深入理解Word2vec算法层次sofmax
27.深入理解Word2vec算法负采样
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
29.BP神经网络
30.彻底理解深度学习指卷积神经网络
31.CNN文本分类
32.CNN文本分类算法模块
33.CNN文本分类模型详解数据预处理
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
35.递归网络
37.LSTM文本分类原理
38.LSTM文本分类代码架构
39.LSTM文本分类代码详解
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
41.基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
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
43.医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
44.基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计
45.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
46.模型本地Lib库封装
47.部署tensorflow训练好的模型为云服务
48.算法设计及代码实现
49.代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）
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