50G最前沿+最融合NLP技术顶级大牛课程 全干货 从架构-到AI项目部署-货深度迁移学习

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　　50G最前沿+最融合NLP技术顶级大牛课程 全干货 从架构-到AI项目部署-货深度迁移学习

　　NLP顶级实战技术课程，接近于全栈开发的Ai人工智能开发技术。课程从AI项目的全领域开发，到深度学习与硬件技术，AutoML网络架构举例，增强学习的技术细节，AI项目部署,Dokcer+Kubernetes技术栈解读，深度迁移学习等等。

　　===============课程目录===============

　　├─(1) 01丨课程介绍.mp4

　　├─(2) 02丨内容综述.mp4

　　├─(3) 03丨AI概览：宣传片外的人工智能.mp4

　　├─(4) 04丨AI项目流程：从实验到落地.mp4

　　├─(5) 05丨NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向.mp4

　　├─(6) 06丨NLP应用：智能问答系统.mp4

　　├─(7) 07丨NLP应用：文本校对系统.mp4

　　├─(8) 08丨NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4

　　├─(9) 09丨深度学习框架：选择合适的深度学习框架？10丨深度学习与硬件：CPU.mp4

　　├─(10) 100丨WikiSQL任务简介.mp4

　　├─(11) 101丨ASDL和AST.mp4

　　├─(12) 102丨Tranx简介.mp4

　　├─(13) 103丨LambdaCaculus概述.mp4

　　├─(14) 104丨Lambda-DCS概述.mp4

　　├─(15) 105丨InductiveLogicProgramming：基本设定.mp4

　　├─(16) 106丨InductiveLogicProgramming：一个可微的实现.mp4

　　├─(17) 107丨增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4

　　├─(18) 108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4

　　├─(19) 109丨Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？.mp4

　　├─(20) 110丨Rainbow：如何改进Q-learning算法？.mp4

　　├─(21) 111丨PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4

　　├─(22) 112丨A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4

　　├─(23) 113丨Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4

　　├─(24) 114丨MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中.mp4

　　├─(25) 115丨DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient：轨迹生成方法.mp4

　　├─(26) 117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4

　　├─(27) 118丨AutoML网络架构举例.mp4

　　├─(28) 119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4

　　├─(29) 11丨深度学习与硬件：GPU.mp4

　　├─(30) 120丨DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题.mp4

　　├─(31) 121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？.mp4

　　├─(32) 122丨LeNAS：如何搜索搜索space.mp4

　　├─(33) 123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数.mp4

　　├─(34) 124丨Learning to optimize：是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4

　　├─(35) 125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4

　　├─(36) 126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4

　　├─(37) 127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？.mp4

　　├─(38) 128丨AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4

　　├─(39) 129丨IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法.mp4

　　├─(40) 12丨深度学习与硬件：TPU.mp4

　　├─(41) 130丨COMAAgent之间的交流.mp4

　　├─(42) 131丨多模态表示学习简介.mp4

　　├─(43) 132丨知识蒸馏：如何加速神经网络推理.mp4

　　├─(44) 133丨DeepGBM：如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4

　　├─(45) 134丨文本推荐系统和增强学习.mp4

　　├─(46) 135丨RL训练方法集锦：简介.mp4

　　├─(47) 136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4

　　├─(48) 137丨PPO算法.mp4

　　├─(49) 138丨Reward设计的一般原则.mp4

　　├─(50) 139丨解决SparseReward的一些方法.mp4

　　├─(51) 13丨AI项目部署：基本原则.mp4

　　├─(52) 140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning.mp4

　　├─(53) 141丨增强学习中的探索问题.mp4

　　├─(54) 142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4

　　├─(55) 143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning.mp4

　　├─(56) 144丨Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征.mp4

　　├─(57) 145丨Quora问题等价性案例学习：深度学习模型.mp4

　　├─(58) 146丨文本校对案例学习.mp4

　　├─(59) 147丨微服务和Kubernetes简介.mp4

　　├─(60) 148丨Docker简介.mp4

　　├─(61) 149丨Docker部署实践.mp4

　　├─(62) 14丨AI项目部署：框架选择.mp4

　　├─(63) 150丨Kubernetes基本概念.mp4

　　├─(64) 151丨Kubernetes部署实践.mp4

　　├─(65) 152丨Kubernetes自动扩容.mp4

　　├─(66) 153丨Kubernetes服务发现.mp4

　　├─(67) 154丨Kubernetes Ingress.mp4

　　├─(68) 155丨Kubernetes健康检查.mp4

　　├─(69) 156丨Kubernetes灰度上线.mp4

　　├─(70) 157丨Kubernetes Stateful Sets.mp4

　　├─(71) 158丨Istio简介：Istio包含哪些功能？.mp4

　　├─(72) 159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4

　　├─(73) 15丨AI项目部署：微服务简介.mp4

　　├─(74) 160丨结束语.mp4

　　├─(75) 16丨统计学基础：随机性是如何改变数据拟合的本质的？.mp4

　　├─(76) 17丨神经网络基础：神经网络还是复合函数.mp4

　　├─(77) 18丨神经网络基础：训练神经网络.mp4

　　├─(78) 19丨神经网络基础：神经网络的基础构成.mp4

　　├─(79) 20丨Embedding简介.mp4

　　├─(80) 21丨RNN简介：马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4

　　├─(81) 22丨RNN简介：RNN和LSTM.mp4

　　├─(82) 23丨CNN：卷积神经网络是什么？.mp4

　　├─(83) 24丨环境部署：如何构建简单的深度学习环境？.mp4

　　├─(84) 25丨PyTorch简介：Tensor和相关运算.mp4

　　├─(85) 26丨PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？.mp4

　　├─(86) 27丨PyTorch简介：如何构造神经网络？.mp4

　　├─(87) 28丨文本分类实践：如何进行简单的文本分类？.mp4

　　├─(88) 29丨文本分类实践的评价：如何提升进一步的分类效果？.mp4

　　├─(89) 30丨经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力.mp4

　　├─(90) 31丨表格化数据挖掘基本流程：看看现在的数据挖掘都是怎么做的？.mp4

　　├─(91) 32丨Pandas 简介：如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4

　　├─(92) 33丨Matplotlib 简介：如何进行简单的可视化分析？.mp4

　　├─(93) 34丨半自动特征构建方法：Target Mean Encoding.mp4

　　├─(94) 35丨半自动特征构建方法：Categorical Encoder.mp4

　　├─(95) 36丨半自动特征构建方法：连续变量的离散化.mp4

　　├─(96) 37丨半自动特征构建方法：Entity Embedding.mp4

　　├─(97) 38丨半自动构建方法：Entity Embedding的实现.mp4

　　├─(98) 39丨半自动特征构建方法：连续变量的转换.mp4

　　├─(99) 40丨半自动特征构建方法：缺失变量和异常值的处理.mp4

　　├─(100) 41丨自动特征构建方法：Symbolic learning和AutoCross简介.mp4

　　├─(101) 42丨降维方法：PCA、NMF 和 tSNE.mp4

　　├─(102) 43丨降维方法：Denoising Auto Encoders.mp4

　　├─(103) 44丨降维方法：Variational Auto Encoder.mp4

　　├─(104) 45丨变量选择方法.mp4

　　├─(105) 46丨集成树模型：如何提升决策树的效果47丨集成树模型：GBDT和XgBoost的数学表达.mp4

　　├─(106) 48丨集成树模型：LightGBM简介.mp4

　　├─(107) 49丨集成树模型：CatBoost和NGBoost简介.mp4

　　├─(108) 50丨神经网络建模：如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建：ResidualConnection和DenseConnection.mp4

　　├─(109) 51丨健康检查：与Liveness、Readiness、Startup探测集成实现高可用.mp4

　　├─(110) 52丨神经网络的构建：NetworkinNetwork.mp4

　　├─(111) 53丨神经网络的构建：GatingMechanism和Attention.mp4

　　├─(112) 54丨神经网络的构建：Memory.mp4

　　├─(113) 55丨神经网络的构建：ActivationFunction.mp4

　　├─(114) 56丨神经网络的构建：Normalization.mp4

　　├─(115) 57丨神经网络的训练：初始化.mp4

　　├─(116) 58丨神经网络的训练：学习率和Warm-up.mp4

　　├─(117) 59丨神经网络的训练：新的PyTorch训练框架.mp4

　　├─(118) 60丨Transformer：如何通过Transformer榨取重要变量？.mp4

　　├─(119) 61丨Transformer代码实现剖析.mp4

　　├─(120) 62丨xDeepFM：如何用神经网络处理高维的特征？.mp4

　　├─(121) 63丨xDeepFM的代码解析.mp4

　　├─(122) 64丨时序建模：如何用神经网络解决时间序列的预测问题？.mp4

　　├─(123) 65丨图嵌入：如何将图关系纳入模型？.mp4

　　├─(124) 66丨图网络简介：如何在图结构的基础上建立神经网络？.mp4

　　├─(125) 67丨模型融合基础：如何让你所学到的模型方法一起发挥作用？.mp4

　　├─(126) 68丨高级模型融合技巧：Metades是什么？.mp4

　　├─(127) 69丨挖掘自然语言中的人工特征：如何用传统的特征解决问题？.mp4

　　├─(128) 70丨重新审视Word Embedding：Negative Sampling和Contextual Embedding71丨深度迁移学习模型：从ELMo到BERT.mp4

　　├─(129) 72丨深度迁移学习模型：RoBERTa、XLNet、ERNIE和T5.mp4

　　├─(130) 73丨深度迁移学习模型：ALBERT和ELECTRA.mp4

　　├─(131) 74丨深度迁移学习模型的微调：如何使用TensorFlow在TPU对模型进行微调.mp4

　　├─(132) 75丨深度迁移学习模型的微调：TensorFlowBERT代码简析.mp4

　　├─(133) 76丨深度迁移学习的微调：如何利用PyTorch实现深度迁移学习模型的微调及代码简析.mp4

　　├─(134) 77丨优化器：Adam和AdamW.mp4

　　├─(135) 78丨优化器：Lookahead，Radam和Lamb.mp4

　　├─(136) 79丨多重loss的方式：如何使用多重loss来提高模型准确率？.mp4

　　├─(137) 80丨数据扩充的基本方法：如何从少部分数据中扩充更多的数据并避免过拟合？.mp4

　　├─(138) 81丨UDA：一种系统的数据扩充框架.mp4

　　├─(139) 82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing.mp4

　　├─(140) 83丨底层模型拼接：如何让不同的语言模型融合在一起从而达到更好的效果？.mp4

　　├─(141) 84丨上层模型拼接：如何在语言模型基础上拼接更多的模型？.mp4

　　├─(142) 85丨长文本分类：截取、关键词拼接和预测平均.mp4

　　├─(143) 86丨VirtualAdverserialTraining：如何减少一般对抗训练难收敛的问题并提高结果的鲁棒性？.mp4

　　├─(144) 87丨其他Embedding的训练：还有哪些Embedding方法？.mp4

　　├─(145) 88丨训练预语言模型.mp4

　　├─(146) 89丨多任务训练：如何利用多任务训练来提升效果？.mp4

　　├─(147) 90丨DomainAdaptation：如何利用其它有标注语料来提升效果？.mp4

　　├─(148) 91丨Few-shotLearning：是否有更好的利用不同任务的方法？.mp4

　　├─(149) 92丨半监督学习：如何让没有标注的数据也派上用场？.mp4

　　├─(150) 93丨依存分析和SemanticParsing概述.mp4

　　├─(151) 94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions.mp4

　　├─(152) 95丨Stanza使用.mp4

　　├─(153) 96丨ShiftReduce算法.mp4

　　├─(154) 97丨基于神经网络的依存分析算法.mp4

　　├─(155) 98丨树神经网络：如何采用TreeLSTM和其它拓展方法？.mp4

　　├─(156) 99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4