慕课网首页
免费课
实战课
体系课
发现
教程
专栏
手记
商业合作
企业服务
讲师入驻
搜索
热搜
最近搜索
清空
0
登录
/
注册
新人专属
元礼包
| 查看
首页
实战
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
已完结
|
难度:
初级
|
时长:共
26
小时
30
分钟
¥399.00
满8700减2600
满5600减1800
满4600减1600
满3800减1200
满2800减900
满1800减500
满1200减300
满500减80
更多
距离活动结束
加购物车
概览
目录
服务
咨询
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
检测到您还没有关注慕课网服务号,无法接收课程更新通知。请扫描二维码即可绑定
重新观看
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。
展开所有
本章介绍:
1
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
试看
14:37
视频:
1-3 课程重难点
试看
25:04
视频:
1-4 学习建议
10:55
本章介绍:
1
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
本章介绍:
1
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
本章介绍:
1
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
本章介绍:
1
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
本章介绍:
1
第6章 互联网公司如何搭建内容理解体系
13 节|201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
视频:
6-13 本章小结
05:03
本章介绍:
1
第7章 文本相似度检测在内容理解体系中的应用
8 节|103分钟
展开
视频:
7-1 本章导学
03:38
视频:
7-2 文本相似度检测的类型:长文本短文本、词语句子段落、字符级语义级
14:01
视频:
7-3 在内容理解体系中,相似度检测可以解决哪些问题.mp4
24:59
视频:
7-4 文本相似度检测的效果评估.mp4
05:18
视频:
7-5 使用编辑距离计算词或短语级的文本相似度
14:17
视频:
7-6 使用SIMHASH算法实现海量长文本的相似度计算
20:36
视频:
7-7 使用word2vec解决语义级别的短文本相似问题
14:18
视频:
7-8 本章小结
05:47
本章介绍:
1
第8章 实体识别在内容理解体系中的应用
11 节|205分钟
展开
视频:
8-1 本章导学
04:02
视频:
8-2 实体识别能够帮助我们解决哪些问题
11:23
视频:
8-3 在内容理解体系中借助实体识别搭建基础能力
12:18
视频:
8-4 为实体识别的结果构建评价方案时有哪些可用的指标
10:59
视频:
8-5 了解序列建模的基本模型:循环神经网络(RNN)在自然语言处理中如何发挥作用
20:18
视频:
8-6 延长网络的记忆,长短时记忆网络(LSTM)都对RNN做了哪些改进
25:03
视频:
8-7 从规则到概率,条件随机场CRF算法帮助网络模型认识一般规律
20:06
视频:
8-8 -1 实体识别代码实战:ner_bert_lstm_crf
38:34
视频:
8-9 -2 实体识别代码实战:ner_bert_lstm_crf
30:48
视频:
8-10 -3 实体识别代码实战:ner_bilstm_crf
26:06
视频:
8-11 本章小结
04:50
本章介绍:
1
第9章 文本分类任务在内容理解体系中的应用
17 节|275分钟
展开
视频:
9-1 本章导学
04:42
视频:
9-2 内容理解中应用最广泛的文本分类有哪些类型
10:12
视频:
9-3 如何在内容理解体系搭建中借助文本分类的力量
11:39
视频:
9-4 文本分类任务效果的评估-离线指标、人工测评、线上效果
10:07
视频:
9-5 文本分类的一个重要应用-情感分析在内容平台的实践
19:06
视频:
9-6 卷积神经网络基础知识
18:53
视频:
9-7 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络1
18:42
视频:
9-8 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络2
32:58
视频:
9-9 动手实践:使用word2vec为数据集构建词向量,并根据词向量寻找相似词
18:41
视频:
9-10 使用基于word2vec的fasttext工具来解决文本分类的问题
12:10
视频:
9-11 Transformer的衍生品BERT模型如何应用于文本分类
25:52
视频:
9-12 -1 内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
20:21
视频:
9-13 -2 内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
20:03
视频:
9-14 -1在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
14:05
视频:
9-15 -2在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
13:42
视频:
9-16 为我们的企业级分类任务的设计一个可扩展、易调整的算法架构
16:39
视频:
9-17 模型应用的最后一站,如何做分布式工程部署
06:35
本章介绍:
1
第10章 文本提取或生成任务实战
21 节|320分钟
展开
视频:
10-1 本章导学.
02:19
视频:
10-2 文本提取与文本生成能够为我们提供哪些能力.
09:10
视频:
10-3 在内容理解中,我们如何借助文本提取和文本生成能力来搭建我们的能力框架.
12:46
视频:
10-4 没有标准答案的提取和生成任务该如何评估效果
10:32
视频:
10-5 永恒的智慧:探索很老但有用的TFIDF提取技术
16:58
视频:
10-6 从文本到链接:谷歌的TextRank算法如何改变搜索世界
15:29
视频:
10-7 GPT1模型-初代生成式预训练模型,智障但是开创了一个新的方向
14:37
视频:
10-8 GPT2模型-更强大的生成式预训练模型,开始具备工业上的可用性
12:33
视频:
10-9 -1 GPT3模型-开创性的生成式预训练模型,对话流畅度获得飞跃提升
16:48
视频:
10-10 -2 GPT3模型-开创性的生成式预训练模型,对话流畅度获得飞跃提升
16:58
视频:
10-11 InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理1
20:01
视频:
10-12 InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理2
12:27
视频:
10-13 动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案1
19:55
视频:
10-14 动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案2
14:33
视频:
10-15 动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案3
15:07
视频:
10-16 动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案4
15:57
视频:
10-17 动手实践:使用GPT2自动生成引人入胜的文本标题
24:33
视频:
10-18 动手实践:生成效果不佳?引入后评估模型来提高生成效果1
33:19
视频:
10-19 动手实践:生成效果不佳?引入后评估模型来提高生成效果2
18:29
视频:
10-20 借助ChatGPT的API实现文本摘要提取
10:55
视频:
10-21 本章小结
05:41
本章介绍:
1
第11章 NLP未来展望与课程总结
6 节|69分钟
展开
视频:
11-1 内容理解与NLP实战课程回顾
10:35
视频:
11-2 大模型时代的AI价值对齐
18:10
视频:
11-3 NLP大模型未来展望
11:21
视频:
11-4 大模型时代下如何学习NLP
09:53
视频:
11-5 继续学习NLP的资源与建议
09:56
视频:
11-6 课程结束语-这是结束,也是开始
08:23
本课程已完结
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
Anaconda
最好有独立显卡
荒川123
算法高级架构师, 已有
269
个学生
其他课程:
《Pytorch框架全流程开发医学影像端到端判别实战项目》
全部
不为别的,只为提升面试通过率
尽管课程时间很长,
但没关系,我们有老师的陪伴,
还有同学之间互相鼓励,彼此帮助,
完成学习后,还能获得
慕课网官方认证的证书。
立即购买
查看更多
数据加载中...
查看更多好课
575人报名
195人报名
1154人报名
《NLP系统精讲与大厂案例落地实战》的真实评价
综合评分:
分,共
人参与
篇幅原因,只展示最近100条评价
朕收下了
去主会场逛逛
概览
目录
服务
咨询
¥399.00
立即购买
加购物车
学习咨询
选课、学习遇到问题?
扫码添加指导老师 1V1 帮助你!
添加后老师会第一时间解决你的问题
意见反馈
分销返利
帮助中心
APP下载
官方微信
返回顶部