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Ai工程师-自然语言处理实战课程

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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【课程介绍】
AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理,基于真实数据集,通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时,20个项目实战,完美覆盖当下热门技术与经典框架实战。学习路线主要包括三大阶段:1.掌握Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法 2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践 3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂,实战案例驱动,提供全部课程所需数据,代码,课件。
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【课程收益】
掌握Python自然语言处理常用工具包使用方法
掌握NLP必备经典算法原理与应用方法
熟练使用深度学习框架进行NLP任务建模
熟练应用Tensorflow与keras框架到实际任务中
第一章:课程简介
第二章:NLP常用工具包实战
第三章:Pandas工具包实战
第四章:案例实战:商品信息可视化与文本分析
第五章:贝叶斯算法
第六章:新闻分类任务实战
第七章:HMM隐马尔科夫模型
第八章:HMM工具包实战
第九章:走进深度学习-神经网络算法
第一十章:神经网络整体架构
第一十一章:语言模型
第一十二章:使用Gemsim构建词向量
第一十三章:基于word2vec的分类任务
第一十四章:NLP-文本特征方法对比
第一十五章:递归网络模型
第一十六章:卷积网络模型
第一十七章:Tensorflow基本操作
第一十八章:Tensorflow卷积神经网络
第一十九章:RNN递归神经网络实战
第二十章:项目实战:CNN应用于文本分类任务
第二十一章:项目实战:LSTM情感分析
第二十二章:项目实战:NLP-相似度模型
第二十三章:Seq2Seq网络架构
第二十四章:项目实战:对话机器人
第二十五章:项目实战:动手打造自己的输入法
第二十六章:项目实战:机器人写唐诗
第二十七章:项目实战:NMT机器翻译框
第二十八章:项目实战:LSTM时间序列预测任务
第二十九章:项目实战:Keras文本分类实战
第三十章:项目实战:地址邮编多序列任务
第三十一章:项目实战:基于Keras的序列网络实战
第三十二章:项目实战:Keras实战模板总结
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