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

% R! |" ?5 h7 r- @5 w$ ?0 L& k- y课程大纲：
1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
- f# d4 I  Y; u3 v1.1 NLP历史及现在（原理）
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）
$ i+ x) z4 L1 a$ Y
5 N8 }+ [1 ^% h# A2 G5 Y2、NLP与PYTHON编程
1 x5 `, }9 L$ C- k, i2.1 PYTHON环境搭建及开发工具安装（实战演示）
# F4 _  p0 }* K$ R1 C% h. i2.2 NLP常用PYTHON开发包的介绍（实战演示）
+ h" S+ C5 k' V- v1 g2.3 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）
2.5 Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
3 z) P/ U* G0 l* K* r' H
: B- [4 ]; m2 Z9 P# b1 g' ?9 m3、快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
7 M5 r3 y' e4 Q7 _! V6 `; }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）
! N% a% _( w6 H6 Q0 n8 P& S/ k3.3 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）
7 z3 U2 e" {8 F. f3.5 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）
* [) m% M1 c4 E6 {! W$ D3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）

0 q( h, b2 D* t" R- n- n. {4、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）
6 v1 y8 J3 ]) o" k3 Z) ~4.3 名词短语块挖掘（chunking）（代码实现及代码讲解）
" Q7 H! U' n1 x4.4 动名词短语块挖掘（代码实现及代码讲解）
1 B* E$ W. S, }% E( r6 T2 S4.5 自定义语法提取任意短语（代码实现及代码讲解)）
( A8 o6 Q5 k; ~" ~. I
# G, J; Y5 V9 [( ^' n# A5、N-GRAM文本挖掘
5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
& x  R+ P, R- f5.2 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）
( C6 k( g8 @% D) w; [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）
% p. L. z; }+ l1 i9 x! h2 Y* H
7 N" q  x: q" n6、表示学习与关系嵌入
0 n/ {# a/ j6 X# `: P5 P6.1 语言模型（原理）
6.2 词向量（原理）
6.3 深入理解Word2vec算法（原理）
6.4 基于Word2vec技术的词向量，字向量训练（代码实现及代码讲解）
2 C  _5 M7 ^# G& c. t- n( L
7、深度学习之卷积神经网络
4 \' {6 [. R7 m) u% n5 h$ Q7.1 深度学习必知必会bp神经网络（原理）
6 v3 t7 v) [+ E4 j( m: \7.2 彻底理解深度学习之卷积神经网络（原理）
6 D: ^( K: C/ p- }9 A7.3 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
7.3.2 CNN文本分类算法结构
7.3.3 CNN文本分类代码详解
; F9 \; e* y( A& `  o7.3.4 CNN文本分类模型测试和部署
4 f- q9 y" a; N
: ?- _) e* x9 R; g, O8、深度学习之递归神经网络
8 c% Y- h. X3 k0 n5 [" @8.1 彻底理解深度学习之递归神经网络（原理）
+ Q; _- H' C" m9 ^, `0 F. ~8.2 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）
8.3.1 LSTM文本分类原理
9 h0 V5 c% O. O8.3.2 LSTM文本分类算法结构
5 ^6 @4 E& N" U9 _" S$ O0 ^8.3.3 LSTM文本分类代码详解
+ u$ i* _3 y0 d$ H( X! ]8.3.4 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
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）
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）
9.4 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）

  e  E% U4 K- @. r4 e  _8 |9 i7 e, u课程目录：
章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态
& `" \2 f) B0 I  i7 W6 y  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
% R- b7 e+ N8 E. C( {( n! I  r* ]  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
# a/ |5 _) w0 b  课时5：Jieba安装、介绍及使用
  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
  \2 E7 _# p  n2 I0 c) K8 X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
) G0 B# r9 ?& S$ J, i  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
0 c7 O/ s, f4 v. j* M; J: ?* {0 K  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
  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
# G: _1 F) U' f, Q' I章节4： 句法与文法
  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
  课时18：名词短语块挖掘 27:35
% Y1 J: J3 q) `# Q# ~  课时19：自定义语法与CFG 21:46
章节5： N-GRAM文本挖掘
% W% {5 r" S( V3 r; Y  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
5 g9 p9 c- M! _: e  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
' W6 e' N/ n$ s' o  课时22：TF-IDF算法介绍应用 12:33
" U& U) R9 ~7 h- Z6 ^2 }  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
; v2 t' c/ s, y4 x0 V; z7 i) `  课时25：词向量 25:25
3 ?2 X" e. e4 y) U( J  课时26：深入理解Word2vec算法层次sofmax 30:21
! E% u+ |: M6 q/ |' ]8 O  课时27：深入理解Word2vec算法负采样 23:05
, _& \: o# {" e* a1 q1 c8 g  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
  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
( i2 t, R7 j1 P+ H3 P章节8： 深度学习之递归神经网络
" N  r0 ?3 i# i7 S7 |  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
  课时38： LSTM文本分类代码架构 12:04
  课时39：LSTM文本分类代码详解 23:21
& U$ Q# {* @, Z( [- G/ M  课时40：LSTM文本分类模型预测与部署 12:32
4 e+ X& Z$ x" W7 j  X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
  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
3 k6 s. s. d5 Q; t! |  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
1 Q' K, H  J" }" J. g' l  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
. K+ f8 }* o! Y6 n8 o, b  课时48：模型本地Lib库封装（上） 27:41
) j! z4 Z; x3 R6 Z  课时49：模型本地Lib库封装（下） 17:25
. G4 n4 s: ^: l5 ]0 S4 Q  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
  课时52：算法设计及代码实现1 55:52
! {& |* A! P0 y4 h* n( P+ R  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
  课时55：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2
! m/ J" c: G& n: h1 E

续杯啤酒

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