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：
6 D$ i! ^3 g! u1、NLP和深度学习发展概况和最新动态
1.1 NLP历史及现在（原理）
/ k% Z' }0 _# u+ m1.2 NLP实现机器翻译，聊天机器人，情感分类和语义搜索（原理）
4 j9 e6 E% Z% G
8 z/ z! P7 i% h* W* B' a/ K2、NLP与PYTHON编程
5 r5 X) ^9 u2 E0 W# u+ S/ t2.1 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 N3 `5 `$ T. V8 A2.3 Jieba安装、介绍及使用（实战演示）
, S4 p$ X; Y/ {/ J. \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、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）
1 m3 ^5 K2 k. r) p3.2 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）
1 F, D2 S2 Y9 V  J% Y3.6 TextRank算法原理介绍（原理）
3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）
: T( o& e4 v0 V
5 a8 E1 ]- Y  Y5 \4、句法与文法
4.1 依存句法和语义依存分析介绍（原理）
3 J" a& Z+ a6 `) D! E( @( p, n' A4.2 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）
( L& Z% O9 s  K- }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）
2 S& c6 p0 x% j* d4.5 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
5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
% G: {0 P0 o$ b/ z5 v/ ?; Q5 `3 v5.2 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）
+ d- A+ m5 z, I6 {6 }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
( ^' G  f: F5 A# D6.1 语言模型（原理）
# U7 c: S" S9 n: _+ T8 ]2 @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）
* }5 K( g+ v% G$ Y7 E( |
* c# I) [" n2 U+ }- Y6 O4 ^- G7、深度学习之卷积神经网络
7.1 深度学习必知必会bp神经网络（原理）
0 B7 H1 i  r1 i+ X9 Q3 `7.2 彻底理解深度学习之卷积神经网络（原理）
- i5 B( y8 {4 ?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
. Q0 o- T4 H9 s+ p* n3 H* Q1 O7.3.2 CNN文本分类算法结构
) t. Y/ b5 Z3 Q  c! b7.3.3 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 A: x& l+ e5 [5 K1 n8 a/ g; @
. g5 [9 P7 @2 D8、深度学习之递归神经网络
5 O0 K7 U& A) Y7 o. O& _8.1 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）
8.3 基于双向LSTM文本分类（代码实现及代码讲解）
1 W, T. i' Y2 I8 t) O& x8.3.1 LSTM文本分类原理
+ h* a4 x1 q' t9 Q8.3.2 LSTM文本分类算法结构
8.3.3 LSTM文本分类代码详解
2 J5 ^6 D) X0 _8.3.4 LSTM文本分类模型测试和部署
0 }7 p; V6 R1 q/ d
4 ?( [& L2 S) f" W" H9 ?& p% u9、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）
" K# Z/ f3 ~/ F% N
课程目录：
  K$ _7 q  @# m, b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
0 z7 q# J4 c7 H0 n6 k7 Y+ }  课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索
9 {; R  q# }' k* ]3 u章节2： NLP与PYTHON编程
& \2 J, q  b6 ]* ?* D! B( r! 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
7 E: ]& ^, _8 `  课时5：Jieba安装、介绍及使用
2 g8 e- v2 F) |$ n: N, w  课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
9 Q. r8 ^% O# m) U0 C6 J  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
7 b' C! A3 _  O  课时8：分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用 14:31
( o+ z1 f" |$ y! s. O  课时9：准确分词之加载自定义字典分词01 17:35
* c& y! z0 C4 K5 V* w8 K  课时10：准确分词之加载自定义字典分词02 19:36
- Q3 H! }6 Q0 F3 U5 U' K1 q  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
  课时14：TextRank算法原理介绍 28:12
0 I: k0 P! n3 Q( a" o7 W  课时15：基于TextRank关键词提取 14:07
& x) H+ s! G) x  l9 @2 x  j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
& p+ A6 Y0 V4 q4 d1 y& X  课时19：自定义语法与CFG 21:46
章节5： N-GRAM文本挖掘
8 G+ d0 W. C+ t2 V; b  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
; K& }, N) _- K/ U: a! i  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
* F; Z) n) t9 b4 L6 D' a' p  课时22：TF-IDF算法介绍应用 12:33
# w6 ^5 @- C  o) l( ?4 v: }  课时23：基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 23:36
* a! u& n. W4 c( R0 R章节6： 表示学习与关系嵌入
  课时24：语言模型 09:37
% F- F; \, G$ c. n+ g5 s  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
0 C# \: e  t- c1 a, ~  N  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
/ q$ ^. b& W$ J  E" R" ]# N( F章节8： 深度学习之递归神经网络
  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
% ^8 i$ f9 X0 h* R  课时38： LSTM文本分类代码架构 12:04
$ H+ b5 d- n. u) K, x- a  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
: {4 N; D& [: l2 y, X1 K章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
5 M5 W6 L- m0 x" D, H: a8 X  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
5 _( P; L- Z0 @) B! i  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
, l) k0 i& y, C: X' C4 f  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
. e+ R) `) n9 |& 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
' E1 b7 H2 r( G% L4 M9 a  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
/ C. g- Z/ T: i1 I  课时48：模型本地Lib库封装（上） 27:41
- J- g/ P: X" a3 h: a  课时49：模型本地Lib库封装（下） 17:25
% q7 f. |  T2 P  d7 N. C  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
  课时53：算法设计及代码实现2 26:43
' z$ H+ R4 H! _6 }7 j, I) g  课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1 42:40
# S+ K7 N6 }7 q& b  课时55：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2

  C4 f- W; f( [5 N" q0 }

续杯啤酒

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