NLP系统精讲与大厂案例落地实战

NLP核心急速入门,算法原理深入剖析,快速从新手跨入熟手行列

难度:初级
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时长:共 26 小时 30 分钟
¥399.00
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  • 快速系统掌实NLP核心技能
  • 高效掌握深度神经网络训练
  • 具备大厂项目全流程实战经验
  • 强化NLP模型应用与技巧
  • 循序渐进,10倍提升攻坚能力
  • 快速从新手跨入熟手行列
试看本节课 20:48
试看本节课 14:37
试看本节课 25:04
1-1 课程目标
1-2 学习NLP对你有什么帮助
1-3 课程重难点

课程预览

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AI、大模型、智能化等需求井喷,高薪人才一将难求。课程从NLP全局视角出发,从基础到原理,系统全面讲解NLP完整技术栈,同时以大厂真实案例(内容社区和电商APP)驱动教学过程,带你快速掌握NLP核心技术,倍增NLP落地大厂复杂业务应用水平,先人一步跨入AI热门高薪领域。
第1章 课程介绍
4 节|72分钟
展开
  • 视频:
    1-1 课程目标
    试看
    20:48
  • 视频:
    1-2 学习NLP对你有什么帮助
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    14:37
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    1-3 课程重难点
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    25:04
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    1-4 学习建议
    10:55
第2章 语言学与自然语言处理
8 节|109分钟
收起
  • 视频:
    2-1 本章导学
    07:58
  • 视频:
    2-2 语言的产生:语音、词汇、语法
    13:10
  • 视频:
    2-3 踏上NLP之旅:什么是自然语言
    16:39
  • 视频:
    2-4 中文自然语言处理为什么这么难
    13:51
  • 视频:
    2-5 自然语言处理能解决哪些问题
    11:19
  • 视频:
    2-6 聊一聊自然语言处理发展史
    20:39
  • 视频:
    2-7 自然语言处理学习路径
    17:27
  • 视频:
    2-8 本章小结
    07:27
第3章 从数学原理到机器学习
15 节|217分钟
收起
  • 视频:
    3-1 本章导学
    07:23
  • 视频:
    3-2 现代自然语言处理的基石-概率论知识介绍
    13:06
  • 视频:
    3-3 概率论基础:贝叶斯和信息理论
    20:46
  • 视频:
    3-4 基于概率统计的模型采样知识
    13:35
  • 视频:
    3-5 从理论走向实践:机器学习是怎么回事(一)
    21:20
  • 视频:
    3-6 从理论走向实践:机器学习是怎么回事(二)
    06:08
  • 视频:
    3-7 寻找重要的信息:降维方法
    13:45
  • 视频:
    3-8 从已知结果中学习未知问题-分类和回归
    23:56
  • 视频:
    3-9 如何让数据本身分类-聚类算法介绍
    13:29
  • 视频:
    3-10 测定模型结果的方法-评估指标
    20:43
  • 视频:
    3-11 过去进行式:文本分析流程1
    17:44
  • 视频:
    3-12 过去进行式:文本分析流程2
    07:16
  • 视频:
    3-13 中文处理的第一个难题:分词
    09:51
  • 视频:
    3-14 词语的处理:独热编码和词嵌入表示
    19:54
  • 视频:
    3-15 本章小结
    08:02
第4章 由简单单元构建复杂神经网络
10 节|116分钟
展开
  • 视频:
    4-1 本章导学
    06:25
  • 视频:
    4-2 搭积木式的组合变换-激活函数和神经网络思想
    10:27
  • 视频:
    4-3 神经网络的演进:梯度与反向传播
    14:25
  • 视频:
    4-4 神经网络中我们可以参与的部分-超参数
    14:14
  • 视频:
    4-5 优化器和学习率
    05:58
  • 视频:
    4-6 提高模型效果的方法:归一化
    10:25
  • 视频:
    4-7 构建线性模型解决温度计示数转换问题
    12:48
  • 视频:
    4-8 使用深度学习模型解决温度计示数问题(一)
    23:48
  • 视频:
    4-9 使用深度学习模型解决温度计示数问题(二)
    10:13
  • 视频:
    4-10 本章小结
    07:08
第5章 如何用机器学习能力解决自然语言处理问题
15 节|219分钟
展开
  • 视频:
    5-1 本章导学
    08:34
  • 视频:
    5-2 文本预处理魔法:分词、停用词和特殊字符消失术
    18:54
  • 视频:
    5-3 让计算机读懂汉语:用数值表示文本.mp4
    09:54
  • 视频:
    5-4 基于python的文本预处理封装
    12:43
  • 视频:
    5-5 改变NLP宇宙的词嵌入技术,word2vec让文本也可以互相运算
    13:11
  • 视频:
    5-6 内容理解中最常见的分类问题,给文本打标签
    15:42
  • 视频:
    5-7 自然语言处理中的序列标注问题,发现特定的词语
    15:20
  • 视频:
    5-8 语言模型的演进,从定向任务到通用模型,让NLP日趋成熟
    19:37
  • 视频:
    5-9 注意力机制,让模型能够关注重要内容,Attention is all your need
    23:55
  • 视频:
    5-10 读懂微调 (finetune),通过小成本改变让模型具备强大的专业能力
    15:10
  • 视频:
    5-11 生成式AI崛起,像人类一样对话
    18:54
  • 视频:
    5-12 自然语言处理中常见的评价指标-AUC、BLEU、ROUGE等等有什么区别
    10:45
  • 视频:
    5-13 高手的秘密,构建丰富的语料库和精选数据集
    15:50
  • 视频:
    5-14 NLP常用工具介绍,如何站在巨人的肩膀上快速开始我们的工作-anaconda、NLTK、jieba、gensim、scikit-learn
    10:53
  • 视频:
    5-15 本章小结
    08:54
第6章 互联网公司如何搭建内容理解体系
12 节|196分钟
展开
  • 视频:
    6-1 本章导学
    06:20
  • 视频:
    6-2 互联网公司为什么要做内容理解工作
    31:14
  • 视频:
    6-3 自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用(一)
    20:19
  • 视频:
    6-4 自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用(二)
    06:42
  • 视频:
    6-5 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系(一)
    22:39
  • 视频:
    6-6 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系(二)
    09:26
  • 视频:
    6-7 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转(一)
    14:35
  • 视频:
    6-8 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转(二)
    18:37
  • 视频:
    6-9 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制(一)
    17:32
  • 视频:
    6-10 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制(二)
    14:36
  • 视频:
    6-11 京东电商下的内容理解与智能创意(一)
    17:07
  • 视频:
    6-12 京东电商下的内容理解与智能创意(二)
    15:58
第7章 文本相似度检测在内容理解体系中的应用
内容更新中
第8章 实体识别在内容理解体系中的应用
内容更新中
第9章 文本分类任务在内容理解体系中的应用
内容更新中
第10章 文本提取或生成任务实战
内容更新中
第11章 NLP未来展望与课程总结
内容更新中
本课程持续更新中
适合人群
数据科学家、数据工程师和数据分析师
渴望深入了解 NLP 并在实际项目中应用的人
技术储备
Python语言
数据科学基础
机器学习基础
环境参数
MAC/Windows 环境
Python 3.9
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荒川123
算法高级架构师, 已有207个学生
不为别的,只为提升面试通过率
尽管课程时间很长,
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还有同学之间互相鼓励,彼此帮助,
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