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Ai工程师-自然语言处理实战课程
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【课时介绍】 递归神经网络(RNN)概述
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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