自然语言处理NLP原理与实战

自然语言处理NLP原理与实战

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充电了么是专注上班族职业培训充电学习的在线教育平台。 其中大数据人工智能AI、机器学习、数据分析、深度学习是互联网一线的实战经验。学习牛人的工作经验,提升个人的职业技能,提高工作效率!今天你充电了么?

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:中文分词和词性标注原理及Python的jieba分词工具源码实战

  • 课时2:Java的中文分词和词性标注源码实战

  • 课时3:Java开源的HanLP自然语言处理工具包介绍

  • 课时4:关键词提取和文本摘要算法原理

  • 课时5:基于Python的关键词提取和文本摘要算法源码实现

  • 课时6:基于Java的关键词提取和文本摘要算法源码实现

  • 课时7:文本分类算法原理及朴素贝叶斯、SVM支持向量机介绍

  • 课时8:Python开源快速文本分类器fastText框架核心原理解密

  • 课时9:快速文本分类器fastText源码实现及服务器部署操作实战全过程演示

  • 课时10:自然语言处理之语言模型原理与介绍

  • 课时11:n-gram统计语言模型原理

  • 课时12:LSTM神经网络语言模型原理

  • 课时13:自然语言模型源码实现深度解析实战

  • 课时14:自然语言处理之语言模型应用场景

  • 课时15:word2vec算法原理

  • 课时16:word2vec词向量模型源码解析实战

  • 课时17:word2vec源码编译打包及服务器部署模型训练操作实战全过程演示

  • 课时18:SVM支持向量机算法原理与介绍

  • 课时19:SVM经典应用场景

  • 课时20:Python的scikit-learn的SVM算法实战

  • 课时21:LIBSVM 算法工具包实战

  • 课时22:Spark SVM实战(Scala)

  • 课时23:SVM支持向量机模型文件内容展示

  • 课时24:朴素贝叶斯算法原理与介绍

  • 课时25:朴素贝叶斯应用场景

  • 课时26:朴素贝叶斯文本分类特征工程

  • 课时27:Mahout朴素贝叶斯源码实战

  • 课时28:Spark朴素贝叶斯源码实战

  • 课时29:朴素贝叶斯模型文件内容展示

  • 课时30:Tensorflow深度学习框架

  • 课时31:Tensorflow卷积神经网络CNN核心原理解密

  • 课时32:Tensorflow卷积神经网络CNN手写数字识别案例源码深度解析

  • 课时33:TensorFlow循环神经网络RNN核心原理解密

  • 课时34:TensorFlow循环神经网络RNN自然语言处理语言模型LM源码深度解析

  • 课时35:TensorFlow长短期记忆神经网络LSTM核心原理解密

  • 课时36:LSTM实现神经网络语言模型LM案例源码深度解析

  • 课时37:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq核心原理解密

  • 课时38:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq排序算法案例源码深度解析

  • 课时39:Tensorflow深度强化学习DQN核心原理解密

  • 课时40:深度强化学习TensorFlow 2.0代码实战

  • 课时41:对话机器人原理与介绍

  • 课时42:基于TensorFlow对话机器人项目实战

  • 课时43:基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理

  • 课时44:基于TensorFlow对话机器人项目源码解析和服务器训练模型操作实战

  • 课时45:基于TensorFlow对话机器人项目服务工程化和服务器上操作实战

  • 课时46:基于MXNet对话机器人项目实战

  • 课时47:基于MXNet对话机器人项目实战源码解析

  • 课时48:基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

  • 课时49:基于深度强化学习机器人

  • 课时50:基于搜索引擎对话机器人

  • 课时51:对话机器人的Web服务工程化

  • 课时52:《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场

  • 课时53:配套教材详细介绍及人工智能最新热点技术全面解密

  • 课时54:大数据人工智能百万年薪成才之路 - 技术成长路线指引

课程概述

一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》:https://item.jd.com/12743009.html购买后加助理微信chenjinglei88进陈敬雷读书会交流群!二、课程简介  《自然语言处理NLP原理与实战》包含了互联网公司前沿的热门算法的核心原理,以及源码级别的应用操作实战,直接讲解自然语言处理的核心精髓部分,自然语言处理从业者或者转行自然语言处理者必听课!!!核心模块有中文分词和词性标注算法、关键词提取和文本摘要算法、文本自动分类算法、自然语言模型(language model)、Word2Vec词向量模型、SVM支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、Tensorflow深度学习框架、CNN卷积神经网络算法、RNN循环神经网络算法、LSTM长短期记忆神经网络算法、Seq2Seq端到端神经网络算法、深度强化学习DQN算法,最后给大家讲一个重量级的的干货实战项目:自然语言处理应用综合项目 - 对话机器人实战。三、额外福利加助理微信chenjinglei88邀请进入技术大牛交流群,和陈敬雷老师及各位大佬一起探讨交流技术问题,同时额外免费领取一门干货精品课。

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