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

2 j3 Q6 y2 f( I6 s+ N6 I
课程大纲：
1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
5 ?6 F8 Q0 L* [7 U5 W8 a- K1.1 NLP历史及现在（原理）
0 W$ U1 e6 o; j$ i7 }1.2 NLP实现机器翻译，聊天机器人，情感分类和语义搜索（原理）

2、NLP与PYTHON编程
/ C0 a% T; c+ ^0 N: O7 f2.1 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 }' t* T- X: o, b( G3 U2.3 Jieba安装、介绍及使用（实战演示）
2.4 Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
8 }7 M1 z$ N  n$ n2.5 Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
  D1 g% f3 U# L4 w5 D
0 @) X# v4 ^! e  w3、快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
3.1 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用（原理）
# S% p* F4 W7 D  u" H) ]3 F! W6 m3.2 准确分词之加载自定义字典分词（代码实现及代码讲解）
3.3 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）
3.4 词性标注代码实现及信息提取（代码实现及代码讲解）
3.5 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）
: E+ \. D; E$ h& c: P3.6 TextRank算法原理介绍（原理）
) G1 P8 Z3 s& P( K3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）
3 J/ m& b0 V  G) e. A, x4 r& N
: a! n( s* y$ c  H' x4、句法与文法
4.1 依存句法和语义依存分析介绍（原理）
; F6 Q& a8 d9 L; v/ b. m4.2 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）
4.3 名词短语块挖掘（chunking）（代码实现及代码讲解）
4.4 动名词短语块挖掘（代码实现及代码讲解）
4.5 自定义语法提取任意短语（代码实现及代码讲解)）

5、N-GRAM文本挖掘
8 ~4 ^- h& }. x5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
/ ^& N3 K) U* o4 R5.2 N-GRAM生成词语对（代码实现及代码讲解）
5.3 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）

6、表示学习与关系嵌入
6.1 语言模型（原理）
6.2 词向量（原理）
6.3 深入理解Word2vec算法（原理）
& @6 u5 _3 ?( y- e6 }6.4 基于Word2vec技术的词向量，字向量训练（代码实现及代码讲解）
/ C7 i5 u$ y+ I- C. [) _; q- a: k, c
7、深度学习之卷积神经网络
$ t; d' _9 k4 t4 c0 v3 u7.1 深度学习必知必会bp神经网络（原理）
7.2 彻底理解深度学习之卷积神经网络（原理）
7 V3 ~% z% w% a: D7 y7.3 基于CNN文本分类（代码实现及代码讲解）
3 G' H! D5 \6 A% j& {" k7.3.1 CNN文本分类原理
& I: ^0 T% P5 H7 ]& f8 ?7.3.2 CNN文本分类算法结构
7.3.3 CNN文本分类代码详解
7.3.4 CNN文本分类模型测试和部署

8、深度学习之递归神经网络
. }: e* `2 ]! x$ K8.1 彻底理解深度学习之递归神经网络（原理）
1 W  c+ R- ?9 w6 X% Q$ I8.2 彻底理解LSTM，双向LSTM,GRU（原理）
8.3 基于双向LSTM文本分类（代码实现及代码讲解）
8 [2 g3 b2 t6 h& b6 k8.3.1 LSTM文本分类原理
8.3.2 LSTM文本分类算法结构
1 `: S# s* w% k3 e8 R7 ~8.3.3 LSTM文本分类代码详解
$ n6 P0 l7 a4 v8.3.4 LSTM文本分类模型测试和部署

; W1 ~& v& D4 [: [9、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）
9.2 深入理解基于膨胀卷积神经网络的NER算法（核心项目介绍）
) [0 T  W' l# O/ F+ i) g" t9.3 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）
+ L' `. ^* d* i0 H# n$ P+ `0 X9.4 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）

6 f3 R- t8 p4 X课程目录：
- l- x9 y3 J. F  |* l! ^1 y+ j章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态
, S: R6 {9 U" t1 l6 p  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
# X+ h! g9 n' w, I0 h  课时3： Python环境搭建及开发工具安装
8 i8 U& ?5 A! a- |  课时4：NLP常用PYTHON开发包的介绍
3 w, Z' I+ @9 a9 J# g5 ?  课时5：Jieba安装、介绍及使用
' r: T2 L9 S9 H6 b6 c% i  课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
; K/ [5 `6 A" s; Z' G  课时7：Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用
章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
, m- B9 e  w, h! P0 `$ E  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
2 B6 I2 ?7 i; ~/ I( I4 S  课时11：准确分词之动态调整词频和字典 18:01
  课时12：词性标注代码实现及信息提取 11:02
  课时13：人名、地名、机构名等关键命名实体识别 20:03
% ~6 y# m5 o) C0 x  课时14：TextRank算法原理介绍 28:12
8 V, w: C4 o  c* }5 ], `  课时15：基于TextRank关键词提取 14:07
2 }1 H( @2 R7 E1 P5 F) `章节4： 句法与文法
0 K9 d4 y; k! b- q' i  课时16：依存句法与语义依存分析 26:17
  _# C8 v+ H! v% @  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
' S! ?/ q3 \9 D- Q- {  课时19：自定义语法与CFG 21:46
章节5： N-GRAM文本挖掘
" ^3 @6 `& @; C, G7 Y& [  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
/ c, A) c: a1 c- Y" Z* O9 Y  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
  课时22：TF-IDF算法介绍应用 12:33
" A5 C6 q* j- d( G2 j7 X" H  课时23：基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 23:36
. U! [$ r- Q! v! K章节6： 表示学习与关系嵌入
3 ~4 {6 L3 ^* M2 G/ n& P# C& z8 U/ ^! I  课时24：语言模型 09:37
  课时25：词向量 25:25
  课时26：深入理解Word2vec算法层次sofmax 30:21
  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
章节7： 深度学习之卷积神经网络
  课时29：BP神经网络 29:11
% Y0 Z3 B! z  t6 a, I/ Y* k  课时30：彻底理解深度学习指卷积神经网络 31:23
" k3 E  C( U1 y! R; l  课时31：CNN文本分类 20:19
* `  ~8 g' a8 M" Q- s3 u  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
% T2 e3 _* D& K/ y. C2 }4 c1 d章节8： 深度学习之递归神经网络
  课时35：递归网络 29:10
# t- [: Q8 q4 X  课时36：LSTM 25:38
$ k9 R* O* O( Y3 i6 X8 g  课时37：LSTM文本分类原理 07:20
  课时38： LSTM文本分类代码架构 12:04
5 i- k) l8 D, q  T  课时39：LSTM文本分类代码详解 23:21
  课时40：LSTM文本分类模型预测与部署 12:32
6 p, Q4 _9 R5 ?& E7 x5 A9 ^, ^* _章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
3 Q( W* b) _4 l  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
  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
, o: H, B& U' u( c& C  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
* D% C7 r7 O. ^  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
  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
  课时48：模型本地Lib库封装（上） 27:41
  课时49：模型本地Lib库封装（下） 17:25
4 m% o! x4 L! t1 x9 b  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
5 \' e- a* @/ M. b/ b7 c  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
- T' ^  j. ?2 ?6 Y. o* g* `  课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1 42:40
. k* `! Y2 e' S  m  课时55：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2
3 C) |# w8 t9 E0 p$ w
4 b( z2 k4 T$ u  f7 p$ \' j

续杯啤酒

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