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

. Q, I7 w4 |; D: o
$ C( T: h2 E2 q+ X: u课程大纲：
+ c% G" {# m2 N- `1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
* l$ L1 f7 j) l1.1 NLP历史及现在（原理）
/ N  {3 w' G& O9 m/ ?+ v1.2 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
+ _# N$ K7 ]$ S  o' T, t. g. p2.1 PYTHON环境搭建及开发工具安装（实战演示）
. r! d& r; M2 n3 u3 K- y! u5 r2.2 NLP常用PYTHON开发包的介绍（实战演示）
2.3 Jieba安装、介绍及使用（实战演示）
: s0 g1 Q' t5 N5 x. d& N8 B2.4 Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
3 e* p. X) }3 ^2.5 Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
% ^; `+ F4 m0 J3 t3 c
2 z6 ~5 K" D8 b3、快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
! T, [; A4 [7 O( `; {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）
% U6 c* C+ k2 M. |" H3.3 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）
+ _, J, o& j, F3 J- o8 J3.5 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）
! @; b& \2 B$ U" z" O3.6 TextRank算法原理介绍（原理）
7 u- P1 r* Y" g7 ~' ^' W" a' ~3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）

: G' }% T( V3 V0 Z4、句法与文法
4.1 依存句法和语义依存分析介绍（原理）
4.2 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）
* O# |# X& l7 R% [2 W4.3 名词短语块挖掘（chunking）（代码实现及代码讲解）
5 ^" z5 Q7 u( w0 M, W4.4 动名词短语块挖掘（代码实现及代码讲解）
* W) @8 x: A- h& a4.5 自定义语法提取任意短语（代码实现及代码讲解)）

3 l8 F- k" Z* L# ?. q5、N-GRAM文本挖掘
5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
) k4 I/ ]6 ~" k# Y8 Y5.2 N-GRAM生成词语对（代码实现及代码讲解）
6 w+ @3 ?: C3 `. ]7 ?5.3 TF-IDF算法介绍及应用（原理）
( G8 S# c; u, b2 ^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）

/ E6 q; P% K  d7 L6 e6 c) @8 e% B6、表示学习与关系嵌入
5 G5 y) v. a/ [6.1 语言模型（原理）
6.2 词向量（原理）
, Z4 K; y9 I' ~  Y& m! j( K7 A! f6.3 深入理解Word2vec算法（原理）
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）

) ], f, T- _- V7、深度学习之卷积神经网络
; B1 J: @( F0 u. P7.1 深度学习必知必会bp神经网络（原理）
0 _  F" V4 O' D7.2 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）
7.3.1 CNN文本分类原理
4 O2 r. T& N+ A% L7 N1 D4 y7.3.2 CNN文本分类算法结构
7.3.3 CNN文本分类代码详解
6 [1 h1 o; e( x, S7.3.4 CNN文本分类模型测试和部署

1 X/ |( }' w$ E) l8 u8、深度学习之递归神经网络
7 ^" u) B' R( e" }* ]! [8 H# q8.1 彻底理解深度学习之递归神经网络（原理）
8.2 彻底理解LSTM，双向LSTM,GRU（原理）
( ]: e& C; ?9 f( O% t1 V; S& M0 Z8.3 基于双向LSTM文本分类（代码实现及代码讲解）
8.3.1 LSTM文本分类原理
8.3.2 LSTM文本分类算法结构
  k+ _! o2 L* F8.3.3 LSTM文本分类代码详解
0 I9 p; S: ^9 g. L4 B9 ~. ~! m8.3.4 LSTM文本分类模型测试和部署

9、特定领域命名实体识别NER技术
0 D. s' N2 O& W% Y$ N+ U9.1 命名实体识别及最新算法介绍（核心项目介绍）
, I) D, T7 C2 }+ ~  t9.2 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）
$ p) B9 n  L1 P- a, ^. S9.4 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）
- z. J% `& \; ], {4 B. ~4 r
) q5 M% M( s7 Z! `课程目录：
5 l" s$ c8 z$ r; j3 q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
% Z" U2 P7 L/ J- `: e  课时3： Python环境搭建及开发工具安装
. T; i8 m! R# \5 s8 K% L  课时4：NLP常用PYTHON开发包的介绍
0 \- E6 ~( d' z# D% ^  课时5：Jieba安装、介绍及使用
, T# k& y. r! L- ]$ V  课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
  课时7：Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用
# `& G3 ]) T0 @章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
  课时8：分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用 14:31
$ E5 \+ q) n7 R4 \  课时9：准确分词之加载自定义字典分词01 17:35
- p0 q4 j* _( G7 Z  课时10：准确分词之加载自定义字典分词02 19:36
1 |1 y, }# W2 y/ W% l) z  课时11：准确分词之动态调整词频和字典 18:01
, \* p- ~5 o  _* v2 r+ f# t$ c  课时12：词性标注代码实现及信息提取 11:02
, A" u6 B7 q0 g2 g  课时13：人名、地名、机构名等关键命名实体识别 20:03
! V0 O% y5 P+ ^1 D  课时14：TextRank算法原理介绍 28:12
  课时15：基于TextRank关键词提取 14:07
4 ?) Y4 S6 t& L! y; I0 S2 X" |章节4： 句法与文法
* z) x0 S4 v+ K, P  课时16：依存句法与语义依存分析 26:17
  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
6 o4 [8 ]2 r* G7 w: h  课时18：名词短语块挖掘 27:35
8 l6 e* W% @8 u  课时19：自定义语法与CFG 21:46
  C; n0 ]2 q' b7 Y章节5： N-GRAM文本挖掘
, J4 T% g7 h" J) H" B  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
$ l2 Y8 E5 a* h  |& ]  课时22：TF-IDF算法介绍应用 12:33
" \( y/ i' z0 f! G9 R3 s2 ?3 S  课时23：基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 23:36
9 t: V8 f' x+ f" _章节6： 表示学习与关系嵌入
  课时24：语言模型 09:37
2 C+ _" A. |2 O5 L& ^$ `+ n7 B! g  课时25：词向量 25:25
5 j# Q& l3 o; ~& x+ @% o* ?! e, G  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
: `- q; J$ R# R; o  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
3 X$ C) M7 O6 u  @章节8： 深度学习之递归神经网络
0 c- h" s, k) i' L  课时35：递归网络 29:10
; ?: E+ u: P! u2 h% P# d  课时36：LSTM 25:38
  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
% k9 @) y) D- v' ?9 M% v6 P# S  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
章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
  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
. q4 D6 B% x4 i" s& e/ o; J  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
/ ~' S$ H) }5 t$ P5 h  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
9 ~' R; {+ Q, H9 c. _, m% t  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
  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
4 J# C* U' n! x6 o5 W2 O3 X$ d  课时52：算法设计及代码实现1 55:52
9 t- }# v3 z; Y6 _0 q  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
- L: E- s  a! t& A7 U& ^  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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