('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
资源详情
课程名称：
自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
老师介绍：
aopu老师：5年以上的AI核心算法研发工作经历，南京东南大学计算机硕士，曾在电信，卫宁等公司担任高级算法工程师，数据科学家和AI部门负责人。
负责深度学习，机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地，对自然语言处理，图像处理，数据挖掘，机器学习，深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目，授课经验丰富，善于培养学生的思维能力，创新能力，获得广大学员一致好评，具有很高的人气。
课
程大纲：
1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
1.1NLP历史及现在（原理）
NLP实现机器翻译，聊天机器人，情感分类和语义搜索（原理）
2、NLP与PYTHON编程
2.1PYTHON环境搭建及开发工具安装（实战演示）
NLP常用PYTHON开发包的介绍（实战演示）
Jieba安装、介绍及使用（实战演示）
StanfordNLP在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
Hanlp在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
3、快速掌握NLP技术之分词、词忄生标注和关键字提取
3.1分词、词忄生标注及命名实体识别介绍及应用（原理）
3.2准确分词之加载自定义字典分词（代码实现及代码讲解）
3.3准确分词之动态调整词频和字典顺序（代码实现及代码讲解）
3.4词忄生标注代码实现及信息提取（代码实现及代码讲解）
3.5人名、地名、机构名等关键命名实体信识别（代码实现及代码讲解）
3.6TextRank算法原理介绍（原理）
3.7基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）
4、句法与文法
4.1依存句法和语义依存分析介绍
（原理）
4.2依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）（代码实现及代码讲解）
4.3名词短语块挖掘（chunking）（代码实现及代码讲解）
4.4动名词短语块挖掘（代码实现及代码讲解）
4.5自定义语法提取任意短语
（代码实现及代码讲解)）
5、N-GRAM文本挖掘
5.1N-GRAM算法介绍（原理）
5.2N-GRAM生成词语对（代码实现及代码讲解）
5.3TF-IDF算法介绍及应用（原理）
5.4基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM（代码实现及代码讲解）
6、表示学习
与关系嵌入
6.1语言模型（原理）
6.2词向量（原理）
6.3深入理解Word2vec算法（原理）
6.4基于Word2vec技术的词向量，字向量训练（代码实现及代码讲解）
7、深度学习之卷积神经网络
7.1深度学习必知必会bp神经网络（原理）
7.2彻底理解深度学习之卷积神经网络（原理）
7.3基于CNN文本分类（代码实现及代码讲解）
7.3.1CNN文本分类原理
7.3.2CNN文本分类算法结构
文本分类代码详解
7.3.4CNN文本分类模型测试和部署
8、深度学习之递归神经网络
8.1彻底理解深度学习之递归神经网络（原理）
8.2彻底理解LSTM，双向LSTM,GRU（原理）
8.3基于双向LSTM文本分类（代码实现及代码讲解）
8.3.1LSTM文本分类原理
8.3.2LSTM文本分类算法结构
8.3.3LSTM文本分类代码详解
8.3.4LSTM文本分类模型测试和部署
9、特定领域命名实体识别NER技术
9.1命名实体识别及最新算法介绍（核心项目介绍）
9.2深入理解基于膨胀卷积神经网络的NER算法（核心项目介绍）
9.3训练样本准备及机器自动标注（核心项目代码实战及代码讲解）
9.4基于膨胀卷积神经网络的NER代码实现及详解（核心项目代码实战及代码讲解）
9.5Tensorfow下模型Flask接口云端部署，评价，调用（核心项目代码实战及代码讲解）
**** Hidden Message ***** 啥也不说了，感谢楼主分享哇！
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