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[机器学习] NLP工程师自然语言处理集训营入门与实战(全-无密)-2019greedy

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-8-27 08:24:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
    NLP工程师自然语言处理集训营入门与实战(全-无密)-2019greedy
    NLP工程师自然语言处理集训营入门与实战(全-无密)-2019greedy


    〖课程介绍〗:


    作为人工智能领域最为重要的技术,自然语言处理的应用在工业界无处不在。从网页公开数据的分析和抽取、情感分析、机器翻译、智能客服、问答系统到聊天机器人,它的重要性不言而喻。整个课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求,涵盖了能想到的所有核心知识点,并且结合了大量实战项目,培养学员的动手能力,解决问题能来以及对知识的深入理解。另外,课程的第二部分导师和助教团队会带领学员完成两个大项目,聊天机器人和Capstone项目。这些项目都可以成为你简历上的亮点。



    通过这套课程,你将获得:

    精通自然语言处理技术,相当于掌握了AI领域最核心的技能!
    完成AI小白到大神的逆袭!
    可获得专业、权威的结业证书,证明自己!
    优秀学员可获得名企就业/实习内推机会,甚至面试绿色通道!


    这套课程适合:

    有一定Python编程基础的学员,但不需要NLP相关基础
    想找自然语言处理/算法相关工作的学员
    试图学好但缺乏正确指点的学员
    想转型从事AI工作的学员

    〖课程目录〗:
    任务001:自然语言处理训练营.mp4
    任务002:训练营介绍 课程体系介绍.mp4
    任务003:NLP定义以及歧义性.mp4
    任务004:案例:机器翻译01.mp4
    任务005:案例:机器翻译02.mp4
    任务006:NLP的应用场景.mp4
    任务007:NLP的关键技术.mp4
    任务008:算法复杂度介绍.mp4
    任务009:课后答疑.mp4
    任务010:简单的复杂度的回顾.mp4
    任务011:归并排序.mp4
    任务012:Master Theorem.mp4
    任务013:斐波那契数的时间复杂度.mp4
    任务014:斐波那契数的空间复杂度.mp4
    任务015:斐波那契数的循环实现.mp4
    任务016:P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4
    任务017:问答系统介绍.mp4
    任务018:Review 一只狗和两只猫的故事 ――心理学与DL,RL-01.mp4
    任务019:Review 一只狗和两只猫的故事 ――心理学与DL,RL-02.mp4
    任务020:文本处理的流程.mp4
    任务021:分词-前向最大匹配.mp4
    任务022:分词-后向最大匹配.mp4
    任务023:分词-考虑语言模型.mp4
    任务024:分词-维特比算法.mp4
    任务025:拼写错误纠正.mp4
    任务026:拼写纠错(2).mp4
    任务027:拼写纠错(3).mp4
    任务028:停用词过滤,Stemming操作.mp4
    任务029:文本的表示.mp4
    任务030:文本的相似度.mp4
    任务031:tf-idf 文本表示.mp4
    任务032:词向量介绍.mp4
    任务033:学习词向量.mp4
    任务034:倒排表.mp4
    任务035:Noisy Channel Model.mp4
    任务036:语言模型介绍.mp4
    任务037:Chain Rule和Markov Assumption.mp4
    任务038:Unigram, Bigram, N-gram.mp4
    任务039:估计语言模型的概率.mp4
    任务040:评估语言模型:Perplexity.mp4
    任务041:Add-one Smoothing.mp4
    任务042:Add-K Smoothing.mp4
    任务043:Interpolation.mp4
    任务044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.mp4
    任务045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.mp4
    任务046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.mp4
    任务047:Lesson6直播.mp4
    任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4
    任务049:02Good-Turning Smoothing.mp4
    任务050:03利用语言模型生成句子.mp4
    任务051:04专家系统与基于概率统计学习.mp4
    任务052:05专家系统介绍.mp4
    任务053:06逻辑推理.mp4
    任务054:07Case Study 风控.mp4
    任务055:08一些难题.mp4
    任务056:09机器学习介绍01.mp4
    任务057:10机器学习介绍02.mp4
    任务058:11朴素贝叶斯介绍.mp4
    任务059:12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
    任务060:lambda表达式.mp4
    任务061:map函数的应用.mp4
    任务062:filter过滤器.mp4
    任务063:reduce函数.mp4
    任务064:python三大推导式.mp4
    任务065:闭包.mp4
    任务066:装饰器一.mp4
    任务067:装饰器二.mp4
    任务068:初识numpy.mp4
    任务069:numpy数组的创建.mp4
    任务070:numpy的矢量化运算.mp4
    任务071:numpy的花式索引.mp4
    任务072:numpy数组转置和轴对换.mp4
    任务073:条件逻辑转数组.mp4
    任务074:数学运算与排序.mp4
    任务075:numpy文件处理.mp4
    任务076:线性代数函数和随机漫步例子.mp4
    任务077:词性标注-实战(1).mp4
    任务078:词性标注--实战(2).mp4
    任务079:词性标注-实战(3).mp4
    任务080:词性标注-实战(4).mp4
    任务081:词性标注-实战(5).mp4
    任务082:初识series类型.mp4
    任务083:初识dataframe.mp4
    任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
    任务085:dataframe和series之间的运算和排序.mp4
    任务086:层次化索引.mp4
    任务087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
    任务088:pandas读写csv文件.mp4
    任务089:pandas读取excel文件并画图.mp4
    任务090:matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
    任务091:虚拟环境的搭建.mp4
    任务092:创建第一个爬虫项目.mp4
    任务093:调试运行爬虫程序.mp4
    任务094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4
    任务095:访问首页列表中的url .mp4
    任务096:获取帖子标题和内容.mp4
    任务097:处理帖子内容中的特殊标签.mp4
    任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
    任务099:爬虫的bug调试与修复.mp4
    任务100:数据持久化代码开发.mp4
    任务101:数据入库.mp4
    任务102:importance sample negtive sample nce-01.mp4
    任务103:importance sample negtive sample nce-02.mp4
    任务104:importance sample negtive sample nce-03.mp4
    任务105:精确率和召回率.mp4
    任务106:逻辑回归介绍.mp4
    任务107:逻辑回归是线性分类器.mp4
    任务108:逻辑回归的目标函数.mp4
    任务109:梯度下降法.mp4
    任务110:逻辑回归的梯度下降法.mp4
    任务111:当线性可分的时候.mp4
    任务112:关于面试的话题-01.mp4
    任务113:关于面试的话题-02.mp4
    任务114:关于面试的话题-03.mp4
    任务115:直播-01.mp4
    任务116:直播-02.mp4
    任务117:直播-03.mp4
    任务118:直播-04.mp4
    任务119:直播-05.mp4
    任务120:直播-06.mp4
    任务121:直播-07.mp4
    任务122:直播-08.mp4
    任务123:直播-09.mp4
    任务124:直播-10.mp4
    任务125:直播-11.mp4
    任务126:当数据线性可分割的时候.mp4
    任务127:限制参数变得太大.mp4
    任务128:模型复杂度与过拟合.mp4
    任务129:怎么避免过拟合.mp4
    任务130:正则介绍.mp4
    任务131:L1 VS L2.mp4
    任务132:review 数据结构串讲-01.mp4
    任务133:review 数据结构串讲-02.mp4
    任务134:Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
    任务135:交叉验证(1).mp4
    任务136:交叉验证(2).mp4
    任务137:正则的作用.mp4
    任务138:MLE VS MAP介绍.mp4
    任务139:正则的使用.mp4
    任务140:交叉验证.mp4
    任务141:参数搜索策略.mp4
    任务142:高级:正则的灵活应用.mp4
    任务143:总结.mp4
    任务144:MLE与MAP.mp4
    任务145:Lasso Regression介绍.mp4
    任务146:特征选择技术.mp4
    任务147:LASSO介绍.mp4
    任务148:Coordinate Descent.mp4
    任务149:Coordinate Descent for LASSO.mp4
    任务150:其他LASSO Solver.mp4
    任务151:变分推断 指数族家族 lda.mp4
    任务152:Optimization.mp4
    任务153:Optimization is Everywhere.mp4
    任务154:Optimization - Categories.mp4
    任务155:Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4
    任务156:判断一个函数是凸函数.mp4
    任务157:解决一个具体问题1.mp4
    任务158:解决一个具体问题2.mp4
    任务159:回顾凸函数.mp4
    任务160:介绍Set Cover Problem.mp4
    任务161:Approach1- Exhaustive Search.mp4
    任务162:Approach2-贪心算法.mp4
    任务163:Approach3-Optimization.mp4
    任务164:总结.mp4
    任务165:回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
    任务166:梯度下降法的复杂度.mp4
    任务167:梯度下降法的收敛分析.mp4
    任务168:凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
    任务169:收敛性推导.mp4
    任务170:Linear Classifier.mp4
    任务171:Margin的计算.mp4
    任务172:SVM的目标函数:Hard constraint.mp4
    任务173:SVM的目标函数:Soft constraint.mp4
    任务174:Hinge Loss.mp4
    任务175:Primal-Dual介绍.mp4
    任务176:attention transformer bert-01.mp4
    任务177:attention transformer bert-02.mp4
    任务178:Capstone项目介绍.mp4
    任务179:LinearSVM的缺点.mp4
    任务180:数据映射到高维.mp4
    任务181:拉格朗日-等号条件处理.mp4
    任务182:拉格朗日-不等号条件处理.mp4
    任务183:KKT条件.mp4
    任务184:SVM的KKT条件.mp4
    任务185:Primal-Dual介绍.mp4
    任务186:SVM的Dual推导.mp4
    任务187:Kernel Trick.mp4
    任务188:信息抽取介绍 直播.mp4
    任务189:命名实体识别介绍.mp4
    任务190:简历分析场景.mp4
    任务191:搭建NER分类器.mp4
    任务192:方法介绍.mp4
    任务193:基于规则的方法.mp4
    任务194:投票决策方法.mp4
    任务195:特征工程与特征表示01.mp4
    任务196:特征工程与特征表示02.mp4
    任务197:问答.mp4
    任务198:信息抽取介绍.mp4
    任务199:Ontological Relation.mp4
    任务200:关系抽取方法介绍.mp4
    任务201:基于规则的方法.mp4
    任务202:基于监督学习的方法.mp4
    任务203:cnn rnn transformer对比-01.mp4
    任务204:cnn rnn transformer对比-02.mp4
    任务205:关系抽取.mp4
    任务206:bootstrap算法的缺点.mp4
    任务207:SnowBall算法.mp4
    任务208:生成模板.mp4
    任务209:生成tuple与模板评估.mp4
    任务210:评估记录+过滤.mp4
    任务211:SnowBall总结.mp4
    任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
    任务213:实体消歧算法.mp4
    任务214:Entity Resolution(实体统一).mp4
    任务215:实体统一算法.mp4
    任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
    任务217:什么是句法分析.mp4
    任务218:句法分析的应用.mp4
    任务219:语法.mp4
    任务220:PCFG.mp4
    任务221:评估语法树.mp4
    任务222:寻找最好的树.mp4
    任务223:CNF Form.mp4
    任务224:CKY算法.mp4
    任务225:时序模型.mp4
    任务226:HMM的介绍.mp4
    任务227:HMM的应用例子.mp4
    任务228:HMM的参数.mp4
    任务229:HMM中的Inference问题.mp4
    任务230:HMM中的F B算法1.mp4
    任务231:HMM中的F B算法2.mp4
    任务232:HMM中的F B算法3.mp4
    任务233:Data Representation.mp4
    任务234:Latent Variable Models.mp4
    任务235:Complete vs Incomplete Case.mp4
    任务236:MLE for Complete and Incomplete Case.mp4
    任务237:EM Derivation.mp4
    任务238:Remarks on EM.mp4
    任务239:K-means.mp4
    任务240:K-means Cost Function.mp4
    任务241:MLE for GMM.mp4
    任务242:模拟面试(mp3)-01.mp3
    任务243:模拟面试(mp3)-02.mp3
    任务244:HMM中的参数.mp4
    任务245:Complete vs Incomplete Case.mp4
    任务246:Complete Case.mp4
    任务247:Incomplete Case.mp4
    任务248:EM算法回顾.mp4
    任务249:F B算法回顾.mp4
    任务250:估计PI.mp4
    任务251:估计B.mp4
    任务252:估计A.mp4
    任务253:公司实际项目串讲-01.mp4
    任务254:公司实际项目串讲-02.mp4
    任务255:公司实际项目串讲-03.mp4
    任务256:有向图与无向图模型.mp4
    任务257:生成模型与判别模型.mp4
    任务258:Log-Linear Model.mp4
    任务259:Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
    任务260:CRF介绍.mp4
    任务261:Inference问题.mp4
    任务262:参数估计.mp4
    任务263:wordvector词向量.mp4
    任务264:Global Generation of Distributed Representation.mp4
    任务265:How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
    任务266:Skip-Gram Model.mp4
    任务267:语料库.mp4
    任务268:Word2Vec代码.mp4
    任务269:训练SkipGram问题.mp4
    任务270:SkipGram另一种目标函数构建.mp4
    任务271:SkipGram的negative sampling.mp4
    任务272:评估词向量.mp4
    任务273:词向量在推荐系统中的应用.mp4
    任务274:梯度提升树.mp4
    任务275:答疑.mp4
    任务276:Word2vec.mp4
    任务277:Learning with Subword.mp4
    任务278:When subword is needed.mp4
    任务279:Learn Embedding from Language Model.mp4
    任务280:What are potential solutions.mp4
    任务281:Elmo at Glance.mp4
    任务282:Category of Word Representation.mp4
    任务283:神经网络介绍.mp4
    任务284:激活函数.mp4
    任务285:MLP.mp4
    任务286:多层神经网络.mp4
    任务287:Universal Approximation Theorem.mp4
    任务288:Biological Inspiration.mp4
    任务289:回顾神经网络.mp4
    任务290:神经网络的损失函数.mp4
    任务291:BP算法的核心流程.mp4
    任务292:对输出层的梯度计算.mp4
    任务293:对隐含层的梯度计算.mp4
    任务294:对参数的梯度计算.mp4
    任务295:对BP算法的总结.mp4
    任务296:gradient checking.mp4
    任务297:深度学习与非凸函数.mp4
    任务298:深度学习中的Plateau.mp4
    任务299:SGD的收敛条件.mp4
    任务300:Early Stopping.mp4
    任务301:为什么需要递归神经网络?.mp4
    任务302:递归神经网络介绍.mp4
    任务303:语言模型.mp4
    任务304:RNN的深度.mp4
    任务305:梯度爆炸和梯度消失.mp4
    任务306:Gradient Clipping.mp4
    任务307:LSTM的介绍.mp4
    任务308:LSTM的应用.mp4
    任务309:Bi-Directional LSTM.mp4
    任务310:Gated Recurrent Unit.mp4
    任务311:问答系统讲解01.mp4
    任务312:问答系统讲解02.mp4
    任务313:Representation Learning.mp4
    任务314:What makes good representation-01.mp4
    任务315:What makes good representation-02.mp4
    任务316:What makes good representation-03.mp4
    任务317:Why Deep.mp4
    任务318:Why Deep Learning Hard to Train.mp4
    任务319:Ways to Solve Training.mp4
    任务320:Dropout 介绍.mp4
    任务321:为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
    任务322:机器翻译.mp4
    任务323:Multimodal Learning.mp4
    任务324:Seq2Seq模型.mp4
    任务325:Seq2Seq训练介绍.mp4
    任务326:Inference Decoding.mp4
    任务327:Exhaustic Search.mp4
    任务328:Beam Search.mp4
    任务329:回顾Multimodal Learning.mp4
    任务330:Attention注意力机制介绍.mp4
    任务331:看图说话介绍.mp4
    任务332:图像识别的注意力机制.mp4
    任务333:基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
    任务334:基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
    任务335:回顾Seq2Seq模型.mp4
    任务336:Seq2Seq的Attention.mp4
    任务337:Self-Attention1.mp4
    任务338:Self-Attention2.mp4
    任务339:深度文本匹配-01.mp4
    任务340:深度文本匹配-02.mp4
    任务341:回顾Attention.mp4
    任务342:RNN LSTM-based models.mp4
    任务343:Transformer的结构.mp4
    任务344:Each Encoder Block.mp4
    任务345:Self-Attention.mp4
    任务346:Add Normalize.mp4
    任务347:BERT概念.mp4
    任务348:回顾Language model.mp4
    任务349:masked Language model.mp4
    任务350:masked Language model存在的问题.mp4
    任务351:LSTM.mp4
    任务352:BERT训练过程.mp4
    任务353:PGM领域.mp4
    任务354:主题模型.mp4
    任务355:回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
    任务356:预测的过程.mp4
    任务357:GD,SGD,Adagrad算法.mp4
    任务358:回顾LDA.mp4
    任务359:举例说明生成的过程.mp4
    任务360:从官方的角度讲解生成的过程.mp4
    任务361:α到θi的生成.mp4
    任务362:举例说明生成文章.mp4
    任务363:gibbs sampler.mp4
    任务364:collapsed gibbs sampling-01.mp4
    任务365:collapsed gibbs sampling-02.mp4
    任务366:collapsed gibbs sampling-03.mp4
    任务367:collapsed gibbs sampling-04.mp4
    任务368:collapsed gibbs sampling-05.mp4
    任务369:推导过程01.mp4
    任务370:推导过程02.mp4
    任务371:推导过程03.mp4
    任务372:Gibbs采样01.mp4
    任务373:Gibbs采样02.mp4
    任务374:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
    任务375:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
    任务376:核函数.mp4
    任务377:直播-01.mp4
    任务378:直播-02.mp4
    任务379:直播-03.mp4
    任务380:直播-04.mp4
    任务381:直播-05.mp4
    任务382:直播-06.mp4
    任务383:直播-07.mp4
    任务384:直播-01.mp4
    任务385:直播-02.mp4
    任务386:直播-03.mp4
    任务387:直播-04.mp4
    任务388:直播-05.mp4
    任务389:直播-06.mp4
    任务390:利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4
    任务391:利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4
    任务392:基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4
    任务393:基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
    任务394:GMM-01.mp4
    任务395:GMM-02.mp4
    任务396:GMM-03.mp4
    任务397:XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4
    任务398:改进思路.mp4
    任务399:Bert 的目标函数.mp4
    任务400:permutation.mp4
    任务401:pytorch实现skip-gram.mp4
    任务402:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp4
    任务403:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp4
    任务404:直播-01.mp4
    任务405:直播-02.mp4
    任务406:直播-03.mp4
    任务407:直播-04.mp4
    资料
    └── course-info-master.zip
            Homework0-SetupAccount-master.zip
            LDA2-master.zip
            Lesson1-Introduction-master.zip
            Lesson2-Complexity-QASystemIntro-master.zip
            Lesson3-QASystem1-master.zip
            Lesson4-master.zip
            Lesson5-master.zip
            Lesson6-CaseStudy_SpellCorrection-master.zip
            Lesson9-CaseStudy-Viterbi-master.zip
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]常住居民III

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    [LV.6]常住居民II

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  • TA的每日心情
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    [LV.1]初来乍到

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    想写一个聊天机器人,这样以后无聊的时候,就有人陪我说话了。
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