Ai工程师-自然语言处理实战课程

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    • 课程简介
    • 环境配置
  • NLP常用工具包实战

    • Python字符串处理(数据代码下载,需要PC登录下载网盘链接)
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  • Pandas工具包实战

    • Pandas概述
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    • Groupby操作延伸
    • 字符串操作
    • 索引进阶
    • Pandas绘图操作
    • 大数据处理技巧
  • 案例实战:商品信息可视化与文本分析

    • 任务概述
    • 商品类别划分
    • 商品类别可视化展示
    • 描述长度对价格的影响
    • 词云展示
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    • 聚类与主题模型
  • 贝叶斯算法

    • 贝叶斯算法概述
    • 贝叶斯推导实例
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    • 贝叶斯实现拼写检查器
  • 新闻分类任务实战

    • 文本分析与关键词提取
    • 相似度计算
    • 新闻数据与任务简介
    • TF-IDF关键词提取
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    • 基于贝叶斯算法进行新闻分类
  • HMM隐马尔科夫模型

    • 马尔科夫模型
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  • HMM工具包实战

    • hmmlearn工具包
    • 工具包使用方法
    • 中文分词任务
    • 中文分词任务
  • 走进深度学习-神经网络算法

    • 深度学习概述
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    • 线性分类
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    • softmax分类器
  • 神经网络整体架构

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    • 整体架构
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    • 语言模型
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    • 神经网络模型
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  • 使用Gemsim构建词向量

    • 使用Gensim库构造词向量
    • 维基百科中文数据处理
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  • 基于word2vec的分类任务

    • 影评情感分类
    • 基于词袋模型训练分类器
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    • 使用gensim构建word2vec词向量
  • NLP-文本特征方法对比

    • 任务概述
    • 词袋模型
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    • TFIDF模型
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    • 深度学习模型
  • 递归网络模型

    • 递归神经网络(RNN)概述
    • RNN网络细节
    • LSTM网络架构
  • 卷积网络模型

    • 卷积神经网络的应用
    • 卷积层解释
    • 卷积计算过程
    • pading与stride
    • 卷积参数共享
    • 池化层原理
  • Tensorflow基本操作

    • Tensorflow简介与安装
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    • 变量常用操作
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    • 逻辑回归算法
  • Tensorflow卷积神经网络

    • 神经网络结构
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    • Cifar-10图像分类任务
  • RNN递归神经网络实战

    • RNN网络基本架构
    • 实现RNN网络架构
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    • RNN预测时间序列
  • 项目实战:CNN应用于文本分类任务

    • CNN应用于文本分类任务
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    • RNN网络架构
    • LSTM网络架构
    • 使用LSTM进行情感分类
    • 情感数据集处理
    • 基于word2vec的LSTM模型
  • 项目实战:NLP-相似度模型

    • 网络模型定义
    • 基于字符的训练
    • 基于句子的相似度训练
    • 任务概述
    • 数据展示
    • 正负样本制作
    • 数据预处理
  • Seq2Seq网络架构

    • Seq2Seq网络架构
    • Seq2Seq基本模型
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    • Seq2Seq网络架构
  • 项目实战:对话机器人

    • 参数配置与数据加载
    • 数据处理
    • 词向量与投影
    • seq网络
    • 网络训练
    • 效果演示
  • 项目实战:动手打造自己的输入法

    • 网络结构概述
    • 加载数据
    • 训练测试模型
    • 数据准备
  • 项目实战:机器人写唐诗

    • 任务概述与环境配置
    • 参数配置
    • 数据预处理模块
    • batch数据制作
    • RNN模型定义
    • 完成训练模块
    • 完成训练模块
    • 测试唐诗生成效果
  • 项目实战:NMT机器翻译框

    • 机器翻译框架概述
    • 参数设置
    • 数据加载
    • 网络结构定义
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  • 项目实战:LSTM时间序列预测任务

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    • 多序列预测结果
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    • 数据预处理
    • 预测结果展示
  • 项目实战:Keras文本分类实战

    • 文本数据读取预处理
    • 基本模型
    • Embeeding-layer效果
    • 准备词向量数据
    • 词嵌入训练结果
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    • 加入卷积层效果
    • 参数调优
  • 项目实战:地址邮编多序列任务

    • 数据与目标
    • 字符表制作
    • 数据读取
    • 数据增强
    • 网络模型
    • 测试效果
  • 项目实战:基于Keras的序列网络实战

    • 网络模型解读
    • 数据介绍与读取
    • 配置文件制作
    • 编码器模型
    • 解码器模型
    • 制作训练batch数据
    • 测试数据准备
    • 完成测试模块
  • 项目实战:Keras实战模板总结

    • 模板目录结构
    • 模型与训练结构
    • 评论数据集与任务目标
    • 数据准备
    • 模型整体架构
    • 准备模型
    • 训练网络
    • 多标签训练
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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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