天善智能 自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

冰点也疯狂

课程大纲：
) [; u; i0 y3 Q# M' I1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
1.1 NLP历史及现在（原理）
% F. x, i5 Q) W1 u: Q$ d* n1.2 NLP实现机器翻译，聊天机器人，情感分类和语义搜索（原理）
$ _: r$ B9 P* Z* D" [, S. D  C
. z4 L# |$ g! H/ Y4 H% ~2、NLP与PYTHON编程
3 T4 @" Y0 q; g) q; w+ \2.1 PYTHON环境搭建及开发工具安装（实战演示）
2.2 NLP常用PYTHON开发包的介绍（实战演示）
3 X  o5 a1 L% p+ v2.3 Jieba安装、介绍及使用（实战演示）
; R! X5 n/ B3 Q  b! ~$ b7 G2.4 Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
' T; ^6 Y: w5 `7 d/ W& X2.5 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、词性标注和关键字提取
! P$ v% Q6 S/ k* a& U+ r/ w% ^3.1 分词、词性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）
% k2 k  }, i' L( Y- `* i3.3 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）
( @) X) e0 q3 x3.4 词性标注代码实现及信息提取（代码实现及代码讲解）
" @! T3 Z5 W8 m, ~5 t" N3.5 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）
3.6 TextRank算法原理介绍（原理）
: t1 Y: T4 ]+ x3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）

2 [; z+ L1 |1 }% C* R4、句法与文法
4 b9 I  _5 l9 B% v9 Z$ l4.1 依存句法和语义依存分析介绍（原理）
  @; k4 y8 V( L; T. J4.2 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）
" A" `2 W* z& u; X# H4.3 名词短语块挖掘（chunking）（代码实现及代码讲解）
; B4 }1 z8 j5 b" e0 ~4.4 动名词短语块挖掘（代码实现及代码讲解）
$ K& b9 V3 [( d& b% q4.5 自定义语法提取任意短语（代码实现及代码讲解)）
; l7 B8 j" b) S* t; O5 \; |
2 c. N8 n- E4 y. Y5、N-GRAM文本挖掘
: G# s  T! A& S9 _5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
6 n6 H$ C7 f0 Z5 K% S5.2 N-GRAM生成词语对（代码实现及代码讲解）
1 h; C7 x! _3 b$ J: `2 _: K9 Q5.3 TF-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）
2 p! H% F* j8 @; c, V0 T0 V
6、表示学习与关系嵌入
6.1 语言模型（原理）
1 ]+ z6 W6 f3 |9 s6.2 词向量（原理）
( K5 t+ O5 |- O" q! K- o6.3 深入理解Word2vec算法（原理）
$ k- H$ y7 ?: H1 h& z6 H6.4 基于Word2vec技术的词向量，字向量训练（代码实现及代码讲解）

6 R( M1 c% F& o7、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）
4 d# V! `1 n: [( ?% @9 V; j  ^4 e7.2 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）
. o+ R. o9 w, _7.3.1 CNN文本分类原理
2 H* v7 m; m' J7.3.2 CNN文本分类算法结构
7.3.3 CNN文本分类代码详解
% J0 C1 t, Y2 z  {7 j4 J5 z7.3.4 CNN文本分类模型测试和部署

! S: G1 m$ `# I" R% G' M' J9 R/ X8、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）
, z+ T3 E7 a" G4 U8.2 彻底理解LSTM，双向LSTM,GRU（原理）
! H5 R) R/ V5 _$ a* R7 J8.3 基于双向LSTM文本分类（代码实现及代码讲解）
- h8 n6 U) ^  P9 |* M8.3.1 LSTM文本分类原理
8.3.2 LSTM文本分类算法结构
8.3.3 LSTM文本分类代码详解
' E4 Q; ?+ U7 ?# T" ~7 {; o+ k: z8.3.4 LSTM文本分类模型测试和部署

& q! E3 E' T/ b7 {) T9、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）
8 A3 a; S+ A1 [& q9.2 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）
  X6 T* K$ B# Z1 ]8 E9.4 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）
9.5 Tensorfow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）

课程目录：
章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态
  课时1： NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
  课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索
章节2： NLP与PYTHON编程
- c% Y) p7 W0 m3 o5 B& k" a' _# o  课时3： Python环境搭建及开发工具安装
  课时4：NLP常用PYTHON开发包的介绍
' O0 B$ y5 x( h  课时5：Jieba安装、介绍及使用
0 {  ^9 o7 V2 D6 T9 q# f' R# E  课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
0 ?1 {& n3 i+ F2 ^# g& x* Z  课时7：Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用
( I% S2 z5 O* m( r# b2 ]章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
5 r' v0 N# d+ W" \( O6 x- t. w  课时8：分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用 14:31
  课时9：准确分词之加载自定义字典分词01 17:35
  课时10：准确分词之加载自定义字典分词02 19:36
  课时11：准确分词之动态调整词频和字典 18:01
5 x+ H4 E# o8 c  V' J; ^0 R  课时12：词性标注代码实现及信息提取 11:02
' s4 A6 L2 X2 _# d  M  课时13：人名、地名、机构名等关键命名实体识别 20:03
  课时14：TextRank算法原理介绍 28:12
) F* G( {. l! j+ l4 b  ]  课时15：基于TextRank关键词提取 14:07
章节4： 句法与文法
; P. h8 {  i9 h8 r& @: [  课时16：依存句法与语义依存分析 26:17
4 W( J( D- b; f3 j  课时17：依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等） 20:41
  课时18：名词短语块挖掘 27:35
9 {  @+ q. U. u3 D7 y( n  课时19：自定义语法与CFG 21:46
, s8 |) N& n/ F4 i$ n章节5： N-GRAM文本挖掘
4 I  M  n$ Z9 b1 F  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
$ W& {4 o- y2 R  课时22：TF-IDF算法介绍应用 12:33
6 [# t! m* ]& Q* l; M  课时23：基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 23:36
章节6： 表示学习与关系嵌入
  课时24：语言模型 09:37
  课时25：词向量 25:25
; s% a' m# `* m" ^4 U: A1 E  课时26：深入理解Word2vec算法层次sofmax 30:21
- q8 [0 }# M( F2 ^  课时27：深入理解Word2vec算法负采样 23:05
  课时28：6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练 43:43
2 [  K4 j0 z! ~! S3 r章节7： 深度学习之卷积神经网络
0 t  M, E, }1 v  课时29：BP神经网络 29:11
# w* U1 C' u5 X& _4 ^6 G  课时30：彻底理解深度学习指卷积神经网络 31:23
  课时31：CNN文本分类 20:19
  课时32：CNN文本分类算法模块 37:50
  课时33：CNN文本分类模型详解数据预处理 16:49
  课时34：CNN文本分类模型测试与部署 06:55
章节8： 深度学习之递归神经网络
  课时35：递归网络 29:10
  课时36：LSTM 25:38
  课时37：LSTM文本分类原理 07:20
* B5 ?2 K9 J% }- n; s  课时38： LSTM文本分类代码架构 12:04
/ x/ v' {- h, x" h& D. ~% g  课时39：LSTM文本分类代码详解 23:21
' r3 n! j$ _# W# Q- }3 r( a1 \& R  课时40：LSTM文本分类模型预测与部署 12:32
% ~5 i/ n- p& `) f; B章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
( p* d/ v& X+ @( F  课时41：基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍 36:40
8 a( }+ `! }' D4 {" i  课时42：医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范 35:19
  课时43：医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点 17:01
  课时44：基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上) 24:54
  课时45：基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下） 21:24
  课时46：数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式（上） 23:02
+ w  G# y# L, {+ |8 K3 c  课时47：数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式（下） 26:26
/ r; ~. P' C2 b# R. g6 F2 w  课时48：模型本地Lib库封装（上） 27:41
& S2 v+ E) p! ~  a8 c; {/ R  课时49：模型本地Lib库封装（下） 17:25
  课时50： 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上） 22:15
  课时51：部署tensorflow训练好的模型为云服务（下） 21:01
) E- O; g2 b) H: f" m' Z  课时52：算法设计及代码实现1 55:52
  课时53：算法设计及代码实现2 26:43
  课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1 42:40
* W* b8 s2 P( j; E* D6 |! s7 x  课时55：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2

续杯啤酒

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