自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

『课程目录』:  
│  ├─章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态
│  │      1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
│  │      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
│  │      3. Python环境搭建及开发工具安装
│  │      4. NLP常用PYTHON开发包的介绍
│  │      5. Jieba安装、介绍及使用
│  │      6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
│  │      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
│  │      08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用
│  │      09. 准确分词之加载自定义字典分词01
│  │      10. 准确分词之加载自定义字典分词02
│  │      11. 准确分词之动态调整词频和字典
│  │      12. 词性标注代码实现及信息提取
│  │      13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别
│  │      14. TextRank算法原理介绍
│  │      15. 基于TextRank关键词提取
│  ├─章节4: 句法与文法
│  │      16. 依存句法与语义依存分析
│  │      17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等)
│  │      18. 名词短语块挖掘
│  │      19. 自定义语法与CFG
│  │      
│  ├─章节5: N-GRAM文本挖掘
│  │      20. N-GRAM算法介绍
│  │      21. N-GRAM生成词语对
│  │      22. TF-IDF算法介绍应用
│  │      23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM
│  │      
│  ├─章节6: 表示学习与关系嵌入
│  │      24. 语言模型
│  │      25. 词向量
│  │      26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax
│  │      27. 深入理解Word2vec算法负采样
│  │      28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练
│  │     
│  ├─章节7: 深度学习之卷积神经网络
│  │      29. BP神经网络
│  │      30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络
│  │      31. CNN文本分类
│  │      32. CNN文本分类算法模块
│  │      33. CNN文本分类模型详解数据预处理
│  │      34. CNN文本分类模型测试与部署
│  │      
│  ├─章节8: 深度学习之递归神经网络
│  │      35. 递归网络
│  │      36. LSTM
│  │      37. LSTM文本分类原理
│  │      38. LSTM文本分类代码架构
│  │      39. LSTM文本分类代码详解
│  │      40. LSTM文本分类模型预测与部署
│  │    
│  ├─章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
│  │      41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
│  │      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
│  │      43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
│  │      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)
│  │      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)
│  │      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
│  │      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
│  │      48. 模型本地Lib库封装(上)
│  │      49. 模型本地Lib库封装(下)
│  │      50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上)
│  │      51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下)
│  │      52. 算法设计及代码实现1
│  │      53. 算法设计及代码实现2
│  │      54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1
│  │      55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2

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