TA的每日心情 | 开心 2024-9-19 21:14 |
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签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
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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)
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