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智能问答与深度学习-

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  • 统计学习的数学基础

    • 线性代数1
    • 线性代数2
    • 线性代数3
    • 概率论
    • 统计学习概述及最大熵模型

  • Python编程语言基础

    • 如何运行程序
    • 常用对象类型
    • 语句和语法
    • 使用Jupyter Notebook
    • 科学计算常用包Numpy

  • 深度学习初步

    • TensorFlow开发环境搭建
    • 神经网络的基本架构
    • 神经网络中的反向传播
    • 损失函数的计算方法
    • 梯度下降实战
    • 神经网络基础案例实战

  • 深度学习深化

    • 神经网络全连接层
    • 神经网络全连接层
    • 损失函数性能评价
    • 随机梯度下降
    • 学习率调节方法对比
    • 神经网络超参数调节
    • 循环神经网络原理
    • LSTM优化神经网络
    • 循环神经网络案例实战
    • 迁移学习与BERT模型

  • 智能问答模型实践

    • 语言模型及词向量概述
    • 搜索引擎及开源框架ElasticSearch
    • 词袋模型及Word2vec详述
    • 中文分词之HMM算法和CRF算法
    • 基于MITIE框架实现意图识别和命名实体标识
    • 循环神经网络完成问答对话
    • 深度学习实现任务型对话之SLU
    • 机器阅读理解介绍及实战

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