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开课吧-自然语言处理(NLP)-导师制名企实训班四期
〖课程目录〗:
开课吧-自然语言处理(NLP)-导师制名企实训班四期--23800--完结
├──01-核心能力提升班自然语言处理方向004期
| ├──1.1 语言模型与语法树
| ├──10.1 CNN卷积神经网络
| ├──11.1 RNN循环神经网络
| ├──12.1 Transformer与BERT，大规模预训练问题
| ├──13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
| ├──14.1 高级人工智能知识
| ├──2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
| ├──3.1 动态规划与编辑距离
| ├──4.1 自然语言理解初步
| ├──5.1 经典机器学习一
| ├──6.1 深度学习
| ├──7.1 经典机器学习二
| ├──8.1 经典机器学习三：非监督、 半监督、主动学习
| └──9.1 word2vec
├──02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一
| ├──1.1 项目导论与中文 词向量实践
| ├──2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建
| ├──3.1 NLG过程的优化与项目Inference
| ├──4.1 OOV和Word-repetition问题的改进
| ├──5.1 基于Transformer特征提取器的改进
| ├──6.1 BERT在抽取式任务中的效果
| ├──7.1 预训练模型在摘要任务中的改进
| └──8.1 项目总结与回顾
├──03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二
| ├──1.1 机器阅读理解发展及任务解析
| ├──2.1 常见机器阅读理解模型（一）
| ├──3.1 常见机器阅读理解模型（二）
| ├──4.1 BERT与机器阅读理解
| ├──5.1 BERT的模型变体
| ├──6.1 其它阅读理解相关模型
| ├──7.1 模型集成与部署
| └──8.1 项目总结
├──04-企业级任务型对话机器人-项目三
| ├──1.1 智能对话系统导论
| ├──10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中
| ├──2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人
| ├──3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人
| ├──4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA
| ├──5.1 自然语言理解（NLU）
| ├──6.1 HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪
| ├──7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy
| ├──8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法
| └──9.1 基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）
├──05-数据分析与Python程序设计基础
| ├──1.1 Python 数据智能编程基础
| ├──2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
| ├──3.1 数据可视化
| ├──4.1 网络信息分析
| ├──5.1 文本信息自动化处理
| ├──6.1 Python 办公自动化
| └──7.1 服务器、数据库与分布式系统
├──06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
| ├──1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
| ├──1.2 第一周作业讲解
| ├──2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
| ├──3.1 深度卷积网络与计算机图像1
| ├──3.2 深度卷积网络与计算机图像2
| ├──4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
| ├──5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
| ├──6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
| └──7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
├──07-0基础 Python 入门
| ├──1.1 Python 基础入门
| ├──2.1 Python 编程入门
| ├──3.1 常用模块-numpy
| ├──4.1 常用模块-pandas
| ├──5.1 数据可视化
| └──6.1 Python 办公自动化
├──08-深度学习框架选修课
| ├──1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
| ├──2.1 搭建模型和进阶操作
| ├──3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
| ├──4.1 pytorch基础知识
| └──5.1 pytorch神经网络搭建
├──09-人工智能基础能力提升课
| ├──1.1 编程基础
| ├──2.1 数据分析基础
| ├──3.1 机器学习的基本方法
| ├──4.1 机器学习的基本方法（二）
| ├──5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
| ├──6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
| ├──7.1 卷积神经网络（一）
| ├──8.1 卷积神经网络（二）
| └──9.1 图像目标检测
└──10-公开课
| └──公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？.mp4 751.84M
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发表于 2021-11-4 22:31:34
发表于 2021-11-4 22:39:01
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