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人工智能NLP自然语言处理零基础入门到实战

作者: 63源码官方 时间: 2019-09-01 分类: 人工智能 [本文百度未收录]

人工智能NLP自然语言处理零基础入门到实战

本套人工智能教程以自然语言处理为侧重,涵盖各种机器学习模型、工具包,并穿插论文精讲、任务实战,以及手把手教你写代码。


课程目录(2019最新课程全套35GB)

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

        Lesson12-NaiveBayes-master.zip

        Lesson15-EmotionDetection-master.zip

        Lesson21-IE_NER-master.zip

        Project1-master.zip

        Project2-master.zip

        Project3-master.zip

        ReviewSession-master.zip

        XLNet-Chatbot-master.zip

        聊天机器人.zip

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