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：
  G, U/ u0 Q: t  u( D: C+ U1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
, k; R9 l9 U3 A; |1.1 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）
# [6 \" ?+ r9 A
2、NLP与PYTHON编程
% x0 q2 u: F' @& A4 r8 G$ L) m# ]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）
' B/ K5 U* R9 h  L) [% ^5 w6 @) m1 \2.3 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）
# o1 l4 ]. q" ^7 X( N, T9 }/ s4 |2.5 Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用（实战演示）
' Y2 m" q7 C) x# n
0 q2 s& b. f/ s6 ]3、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）
: {! r$ a# W1 y% @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）
+ v' n) D( d+ G9 ^" T5 P8 Y3.3 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）
7 E& |" q1 b( P. C6 N* E3.6 TextRank算法原理介绍（原理）
6 B4 m  q8 ^  X) S" ]- P+ z  x+ ]* F3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）
) o1 G9 j/ ~/ @3 O
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）
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)）
! Z' x: w% X6 k9 _0 p! o
5、N-GRAM文本挖掘
5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
- p2 ]+ X( P& _% t) X4 i5 ]5.2 N-GRAM生成词语对（代码实现及代码讲解）
4 V2 l+ @( V5 _' {8 d$ g( E5.3 TF-IDF算法介绍及应用（原理）
7 a, L) M' n" l5.4 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM（代码实现及代码讲解）

9 w& P7 B" b# h, p6、表示学习与关系嵌入
+ k8 {% R7 @8 M: A8 I- p. [  k( n6.1 语言模型（原理）
% k/ d8 n. q# ?2 H6 w( B# y8 R6.2 词向量（原理）
% k5 q1 g8 M+ `& x4 @0 v6.3 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）

7、深度学习之卷积神经网络
; w) ?  ?8 K8 q4 n7.1 深度学习必知必会bp神经网络（原理）
5 M) A& G; X# r' @7.2 彻底理解深度学习之卷积神经网络（原理）
9 d% w8 t% s+ c7.3 基于CNN文本分类（代码实现及代码讲解）
, ~6 w$ x' [! e2 ]3 D3 c7.3.1 CNN文本分类原理
7.3.2 CNN文本分类算法结构
  Y* ?+ o; B6 `) @7.3.3 CNN文本分类代码详解
' l5 N6 j' N, T# q8 A6 m0 R3 S* n8 \7.3.4 CNN文本分类模型测试和部署

9 F  I6 J- l+ S; i2 f8、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）
% i# k" H5 y* M8.2 彻底理解LSTM，双向LSTM,GRU（原理）
3 m0 _. h. f0 `: N" V! n+ e8.3 基于双向LSTM文本分类（代码实现及代码讲解）
1 v) ?% N! J* @* r8.3.1 LSTM文本分类原理
! L& A4 \" C9 c# p+ V8.3.2 LSTM文本分类算法结构
% K0 L- N0 E( Z: j5 f8 Z8.3.3 LSTM文本分类代码详解
2 ~2 O1 t$ v2 R% y& `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）
4 P+ R- g) g- C, e( D9.3 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）
: c% ~1 v3 t% p' K* w7 t& ^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）
' ]% v) b# q6 Q: H/ U7 y4 I5 i5 T
课程目录：
5 A% V8 _$ g6 s6 i' j章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态
" p: F* J. d, j$ X  课时1： NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
' O' A! C$ G  h( v9 X" K9 }8 @: X  课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索
; ?8 ]8 w5 u! Q章节2： NLP与PYTHON编程
% F6 U- p. d7 p5 K  o: D& B* o  课时3： Python环境搭建及开发工具安装
( \% {  K# M$ k  课时4：NLP常用PYTHON开发包的介绍
: S0 P/ E5 c2 ^+ V5 H0 u  课时5：Jieba安装、介绍及使用
) c9 ?' C6 A& D! ^& H. g  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
+ Q! j0 T& B& \2 A2 ^/ \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
# ^  i* a; t9 E8 O) ^3 r  课时9：准确分词之加载自定义字典分词01 17:35
/ M* _" j5 w1 w3 v& z; H; c  课时10：准确分词之加载自定义字典分词02 19:36
( U7 z( R# _9 `# f  课时11：准确分词之动态调整词频和字典 18:01
- T- j- ?$ L5 |* ~0 U$ @  v  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
- |  `& K8 }' |* H  课时15：基于TextRank关键词提取 14:07
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
  课时19：自定义语法与CFG 21:46
章节5： N-GRAM文本挖掘
  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
% x0 K* p+ O& s' `" ~) o/ m  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
7 Q) H# y9 {( o% O& P  课时22：TF-IDF算法介绍应用 12:33
  课时23：基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 23:36
+ u  ^- _/ V1 Q" |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
- F& o. d* w( M% s  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
  课时30：彻底理解深度学习指卷积神经网络 31:23
- ], B1 a3 A: [3 V* }& C/ b# k  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
; \) p& E9 ~, y/ {' t+ H1 a  课时34：CNN文本分类模型测试与部署 06:55
4 i) N" S. L$ {  i2 D4 H章节8： 深度学习之递归神经网络
  课时35：递归网络 29:10
9 t4 I- m; r+ c5 Z1 Q7 a  课时36：LSTM 25:38
- U) N6 N# G+ b  R. r  课时37：LSTM文本分类原理 07:20
1 z: E1 e# ], m+ k3 J2 Z  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
  课时40：LSTM文本分类模型预测与部署 12:32
* B9 l' [3 W# ?8 w. W章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
( P6 M) n7 j4 }0 l# _5 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
  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
' C7 P% Z( C' b: {8 z  Q0 X: c2 K  课时43：医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点 17:01
3 Q& ]6 o$ j: W- j0 t% G  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
! s0 X0 w/ w1 S- R$ A  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
/ ?7 c2 F7 G$ |* a+ |) p: R  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
' q2 |: _$ q' L; ~+ r( d9 u9 G* N  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
  课时52：算法设计及代码实现1 55:52
& T" D( ]; Q) R  U* k0 O/ Q  课时53：算法设计及代码实现2 26:43
. J5 n, i$ X: i+ }, M; O  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
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续杯啤酒

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