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：
1、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）
2 O0 p  U7 ?2 j0 U8 u0 D1.2 NLP实现机器翻译，聊天机器人，情感分类和语义搜索（原理）
9 e% Q& r& m% o) F4 M# Y+ O
: i% U, ^5 d9 f3 Y. I9 w) B2、NLP与PYTHON编程
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）
2.3 Jieba安装、介绍及使用（实战演示）
" t3 A, F6 G: e& u% ?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）
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）
* |- U! ^6 q8 a+ E$ R0 K4 N3.3 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）
, s2 t) G6 }: m+ J$ w' ^" Z- O3.4 词性标注代码实现及信息提取（代码实现及代码讲解）
+ N9 T0 I1 U) F: g; B3.5 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）
- w4 A" F" s5 E+ L7 z9 w- \2 h; a3.7 基于TextRank关键词提取（代码实现及代码讲解）

4、句法与文法
3 B8 b8 V( V& Z, @& P$ K4.1 依存句法和语义依存分析介绍（原理）
3 R' y% h$ z) S) \4 A& E. q4.2 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）
3 M8 [" \8 G. Y/ J' b& W4.3 名词短语块挖掘（chunking）（代码实现及代码讲解）
3 f9 I/ G% g# p: ~) o% t4.4 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)）

5、N-GRAM文本挖掘
* D9 }) e8 l# t/ g- j9 q5.1 N-GRAM算法介绍（原理）
5.2 N-GRAM生成词语对（代码实现及代码讲解）
! i) g* b9 l7 {) P5.3 TF-IDF算法介绍及应用（原理）
, z' U: g  @" ~5 w) v: Y! r) A) `! ]: R5.4 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 j& S1 s5 O3 v2 R* G
; U/ z" J. T6 c- l( h6、表示学习与关系嵌入
6.1 语言模型（原理）
( j4 }6 I1 R: k( }9 U4 G: ~6.2 词向量（原理）
6.3 深入理解Word2vec算法（原理）
- V' }7 F: D; M0 U, h6.4 基于Word2vec技术的词向量，字向量训练（代码实现及代码讲解）

3 t2 W3 S0 y: V7、深度学习之卷积神经网络
  a. G. l$ D. R( W( g7 p0 T7.1 深度学习必知必会bp神经网络（原理）
7.2 彻底理解深度学习之卷积神经网络（原理）
) V5 K$ N: H8 W0 b4 T& V7 k7 r7.3 基于CNN文本分类（代码实现及代码讲解）
: {8 }" a! s! A2 s* d0 L7.3.1 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
, G1 n: L$ V, D& o4 b4 [7.3.4 CNN文本分类模型测试和部署
* H0 P( t  @( |+ _
8、深度学习之递归神经网络
! K6 o5 }7 u7 b7 H' P3 |8.1 彻底理解深度学习之递归神经网络（原理）
2 {* }6 ^0 N# c1 \1 s/ E8.2 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 O- J! Q/ w# A. [# s: \9 Z8.3.1 LSTM文本分类原理
; a) M( ~& V& c0 D. j% R8.3.2 LSTM文本分类算法结构
8.3.3 LSTM文本分类代码详解
8.3.4 LSTM文本分类模型测试和部署

  T- k5 r, O3 ^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）
4 a6 E/ s7 a, a4 C# P3 G$ w8 r9.2 深入理解基于膨胀卷积神经网络的NER算法（核心项目介绍）
( ]& o7 R% P5 ~3 c& [) t3 _5 y9.3 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）

课程目录：
章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态
% @" i5 J+ C1 T8 ?; r& o+ q  课时1： NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
& Z0 g- P$ ?7 P& Y- z3 Y" p  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
6 z, b) R, R0 E, j+ B  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
  课时5：Jieba安装、介绍及使用
$ _) h2 Z& N  }0 [& _  课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
( Y$ D: A6 A5 U6 P4 n  q  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
; y1 _* q2 ], @0 f  课时8：分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用 14:31
( a6 C8 v4 o8 Z: ~5 K7 `% s  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
  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
7 A9 ?6 ?7 R7 [* J; F4 K  v& k  课时15：基于TextRank关键词提取 14:07
2 o! S" _. ^( M. q, i章节4： 句法与文法
, M5 L: `! s: Y6 K/ P' O$ P7 O  课时16：依存句法与语义依存分析 26:17
. }# ]& z5 p, |' S0 ]) z. g  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
: p. z7 b' ^7 ]* }  课时18：名词短语块挖掘 27:35
  课时19：自定义语法与CFG 21:46
8 ?& t# V; s' A' x. ], e章节5： N-GRAM文本挖掘
. `8 |) s0 @0 w9 K0 [  课时20：N-GRAM算法介绍 13:44
, e# a& h. H8 V1 b& J9 p2 W  }- f  课时21：N-GRAM生成词语对 13:36
  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
章节6： 表示学习与关系嵌入
  课时24：语言模型 09:37
/ L/ e) r/ X/ S. u5 |! G$ B  课时25：词向量 25:25
5 S9 f( A% ^- H; x" ?7 U  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
/ q& D7 v4 V- G5 n) W! P7 m- q  课时28：6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练 43:43
5 e- g/ D; R& E! C; {章节7： 深度学习之卷积神经网络
1 I" V8 ]4 F' N, z7 L8 v  课时29：BP神经网络 29:11
  H$ r: A. S8 B+ b+ \! i  课时30：彻底理解深度学习指卷积神经网络 31:23
: R, w- V1 s3 ?" `! l3 e  课时31：CNN文本分类 20:19
" v! f  U% U# u* S  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
4 Q& B6 ?* a7 R8 Y: h章节8： 深度学习之递归神经网络
  课时35：递归网络 29:10
% l! B! T, q, B8 u, ~3 d  课时36：LSTM 25:38
/ X3 j: Z/ W$ [  课时37：LSTM文本分类原理 07:20
5 h. q" K% a- i3 n  课时38： LSTM文本分类代码架构 12:04
- T# g/ U( p9 Y4 {5 m$ V  课时39：LSTM文本分类代码详解 23:21
0 Y% }3 G3 E! I* D. V  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
" Z" j8 F2 A1 X5 k/ u! `8 B  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
1 F" W4 f, p3 b8 g% L8 d  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
6 d) i/ t, ?  A5 R: [% g! X  h2 W  课时43：医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点 17:01
& e* e. G5 N/ U5 z  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
0 f/ k0 z& P* Y- }8 @+ H! J/ P# }$ c8 u  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
/ Q, E/ I' X! B( a( Q4 W) d5 M  课时48：模型本地Lib库封装（上） 27:41
, }1 f8 I. y$ j4 @- ?7 I  课时49：模型本地Lib库封装（下） 17:25
- E! S5 z' o+ l+ \3 n  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
9 A8 G9 y! }; E$ f% `  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
  课时54：代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1 42:40
; o" {' I! O/ v& C3 e( N  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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