自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

冰点也疯狂

课程目录：
章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态
1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.rar
( q: b" x, K! Y) y6 w+ \9 l2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.rar

章节2： NLP与PYTHON编程
- O( b- M& [0 v5 L' G/ P3. Python环境搭建及开发工具安装.rar
( a* w! \: M* d8 l* W* p% h6 x4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.rar
5. Jieba安装、介绍及使用.rar
6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
2 F# l9 e/ @! B/ M* Y
章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
' A6 o/ r8 C$ F9 k$ n" |/ j. H09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
: V6 ]7 n4 ]3 F$ k" v4 Y10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4
0 N( v6 }1 o+ H: Z9 O13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
14. TextRank算法原理介绍.mp4
7 u2 w% V* \# T2 O* {/ o15. 基于TextRank关键词提取.mp4

' l8 b" d  `+ ^: b章节4： 句法与文法
16. 依存句法与语义依存分析.7z
17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
( C+ ?. c8 s* W18. 名词短语块挖掘.7z
: L6 t# D$ j, j! D, u( {. v19. 自定义语法与CFG.mp4

章节5： N-GRAM文本挖掘
20. N-GRAM算法介绍.mp4
! q7 V9 q. D/ [& r) M21. N-GRAM生成词语对.mp4
22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
; H% A2 `/ e3 G23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
) ]! u: ~' h, r; S  N
章节6： 表示学习与关系嵌入
0 ^) R  P) i# |/ F% O2 t24. 语言模型.mp4
25. 词向量.mp4
- _+ D( S- o  y: ?4 g9 j26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
& v; h$ w2 _- h" {, V28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
: b2 x( a  v/ u7 K4 L3 S- S/ ~! E9 H, E
章节7： 深度学习之卷积神经网络
* y/ B6 R8 [# D* Y29. BP神经网络.mp4
30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
31. CNN文本分类.mp4
32. CNN文本分类算法模块.mp4
: D+ |- D6 P! f' G( a33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4

2 H/ U: T/ ?' i( ?. |0 q章节8： 深度学习之递归神经网络
35. 递归网络.mp4
$ w" J; `) q! j36. LSTM.mp4
37. LSTM文本分类原理.mp4
+ G: a: Y2 {: E) H% C8 C: U  M' f38. LSTM文本分类代码架构.mp4
: C7 M" c* y+ y( q! V2 R3 P; N39. LSTM文本分类代码详解.mp4
+ R9 |8 g- X' `) P, _% @2 I: _40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4

# T8 K- Z1 n! `* H! N章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
; `: Z8 `1 J' B/ R$ N1 y41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
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.mp4
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
1 t) \# f8 f; [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).mp4
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）.mp4
" b3 q. |6 ?# M) n; p  h4 k$ f9 ^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.mp4
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.mp4
48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4
49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
7 `" m/ B) ^7 i1 l9 l+ t51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4
52. 算法设计及代码实现1.mp4
53. 算法设计及代码实现2.mp4
- x* r3 g- f7 _54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
# X7 @$ v- `$ @7 W55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4

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lcyssy

可以好好学习下