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高端Ai人工智能核心- 名企大厂NLP自然语言处理强化实战 从项目到技术 全面精解

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高端Ai人工智能核心- 名企大厂NLP自然语言处理强化实战 从项目到技术 全面精解摘要: 高端Ai人工智能核心- 名企大厂NLP自然语言处理强化实战 从项目到技术 全面精解===============阶段目录===============01-核心能力提升班自然语言处...

  高端Ai人工智能核心- 名企大厂NLP自然语言处理强化实战 从项目到技术 全面精解

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  ===============阶段目录===============

  01-核心能力提升班自然语言处理方向004期

  02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目

  03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目

  04-企业级任务型对话机器人-项目三

  05-数据分析与python程序设计基础

  06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程

  07-0基础 Python 入门

  08-深度学习框架选修课

  09-人工智能基础能力提升课

  10-公开课

  ===============详细目录===============

  (1)\01-核心能力提升班自然语言处理方向004期;目录中文件数:28个

  ├─(1) 1-语言模型与语法树.mp4

  ├─(2) 1.1 语言模型与语法树.zip

  ├─(3) 10-CNN卷积神经网络.mp4

  ├─(4) 10.1 CNN卷积神经网络.zip

  ├─(5) 11-RNN循环神经网络.mp4

  ├─(6) 11.1 RNN循环神经网络.zip

  ├─(7) 12-Transformer与BERT,大规模预训练问题.mp4

  ├─(8) 12.1 Transformer与BERT,大规模预训练问题.zip

  ├─(9) 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4

  ├─(10) 13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.zip

  ├─(11) 14-高级人工智能知识.mp4

  ├─(12) 14.1 高级人工智能知识.zip

  ├─(13) 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4

  ├─(14) 2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策.zip

  ├─(15) 3-动态规划与编辑距离.mp4

  ├─(16) 3.1 动态规划与编辑距离.zip

  ├─(17) 4-自然语言理解初步.mp4

  ├─(18) 4.1 自然语言理解初步.zip

  ├─(19) 5-经典机器学习一.mp4

  ├─(20) 5.1 经典机器学习一.zip

  ├─(21) 6-深度学习.mp4

  ├─(22) 6.1 深度学习.zip

  ├─(23) 7-经典机器学习二.mp4

  ├─(24) 7.1 经典机器学习二.zip

  ├─(25) 8-经典机器学习三:非监督、半监督、主动学习.mp4

  ├─(26) 8.1 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习.zip

  ├─(27) 9-word2vec.mp4

  ├─(28) 9.1 word2vec.zip

  (2)\02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一;目录中文件数:16个

  ├─(29) 1.1 项目导论与中文 词向量实践.zip

  ├─(30) 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4

  ├─(31) 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.zip

  ├─(32) 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4

  ├─(33) 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.zip

  ├─(34) 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4

  ├─(35) 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.zip

  ├─(36) 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.mp4

  ├─(37) 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.zip

  ├─(38) 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.mp4

  ├─(39) 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.zip

  ├─(40) 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.mp4

  ├─(41) 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.zip

  ├─(42) 8.1 项目总结与回顾.mp4

  ├─(43) 8.1 项目总结与回顾.zip

  ├─(44) 项目导论与中文词向量实践.mp4

  (3)\03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二;目录中文件数:16个

  ├─(45) 1-机器阅读理解发展及任务解析.mp4

  ├─(46) 1.1 机器阅读理解发展及任务解析.zip

  ├─(47) 2-常见机器阅读理解模型(一).mp4

  ├─(48) 2.1 常见机器阅读理解模型(一).zip

  ├─(49) 3-常见机器阅读理解模型(二).mp4

  ├─(50) 3.1 常见机器阅读理解模型(二).zip

  ├─(51) 4-BERT与机器阅读理解.mp4

  ├─(52) 4.1 BERT与机器阅读理解.zip

  ├─(53) 5-BERT的模型变体.mp4

  ├─(54) 5.1 BERT的模型变体.zip

  ├─(55) 6-其它阅读理解相关模型.mp4

  ├─(56) 6.1 其它阅读理解相关模型.zip

  ├─(57) 7-模型集成与部署.mp4

  ├─(58) 7.1 模型集成与部署.zip

  ├─(59) 8-项目总结.mp4

  ├─(60) 8.1 项目总结.zip

  (4)\04-企业级任务型对话机器人-项目三;目录中文件数:20个

  ├─(61) 1-智能对话系统导论.mp4

  ├─(62) 1.1 智能对话系统导论.zip

  ├─(63) 10-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.mp4

  ├─(64) 10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.zip

  ├─(65) 2-使用RASA制作你的第一个对话机器人.mp4

  ├─(66) 2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人.zip

  ├─(67) 3-深入RASA源码和定制化你的对话机器人.mp4

  ├─(68) 3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人.zip

  ├─(69) 4-代码课-基于rasa做KBQA.mp4

  ├─(70) 4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA.zip

  ├─(71) 5-自然语言理解(NLU).mp4

  ├─(72) 5.1 自然语言理解(NLU).zip

  ├─(73) 6-HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪.mp4

  ├─(74) 6.1 HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪.zip

  ├─(75) 7-基于模型的对话跟踪和基于规则的DialoguePolicy.mp4

  ├─(76) 7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy.zip

  ├─(77) 8-代码课-NLU和DST联合建模方法.mp4

  ├─(78) 8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法.zip

  ├─(79) 9-基于模版的对话生成和有限状态机(FSM).mp4

  ├─(80) 9.1 基于模版的对话生成和有限状态机(FSM).zip

  (5)\05-数据分析与Python程序设计基础;目录中文件数:14个

  ├─(81) 1.1 Python 数据智能编程基础.zip

  ├─(82) 1.1 Python数据智能编程基础.mp4

  ├─(83) 2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas.zip

  ├─(84) 2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4

  ├─(85) 3.1 数据可视化.mp4

  ├─(86) 3.1 数据可视化.zip

  ├─(87) 4.1 网络信息分析.mp4

  ├─(88) 4.1 网络信息分析.zip

  ├─(89) 5.1 文本信息自动化处理.mp4

  ├─(90) 5.1 文本信息自动化处理.zip

  ├─(91) 6.1 Python 办公自动化.zip

  ├─(92) 6Python办公自动化.mp4

  ├─(93) 7.1 服务器、数据库与分布式系统.zip

  ├─(94) 7Python办公自动化.mp4

  (6)\06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程;目录中文件数:19个

  ├─(95) 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.zip

  ├─(96) 1.2 第一周作业讲解.zip

  ├─(97) 2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.zip

  ├─(98) 3.1 深度卷积网络与计算机图像.zip

  ├─(99) 3.2 深度卷积网络与计算机图像2.zip

  ├─(100) 4.1 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.zip

  ├─(101) 5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制.zip

  ├─(102) 6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.zip

  ├─(103) 7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.zip

  ├─(104) Git与版本控制、代码风格.mp4

  ├─(105) Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4

  ├─(106) 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4

  ├─(107) 循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4

  ├─(108) 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度.mp4

  ├─(109) 深度卷积网络与计算机图像.mp4

  ├─(110) 深度卷积网络与计算机图像2.mp4

  ├─(111) 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.mp4

  ├─(112) 第一周作业讲解.mp4

  ├─(113) 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4

  (7)\07-0基础 Python 入门;目录中文件数:12个

  ├─(114) 1.1 Python 基础入门.zip

  ├─(115) 2.1 Python 编程入门.zip

  ├─(116) 3.1 常用模块-numpy.zip

  ├─(117) 4.1 常用模块-pandas.zip

  ├─(118) 5.1 数据可视化.zip

  ├─(119) 6.1 Python 办公自动化.zip

  ├─(120) python-1-Python基础入门.mp4

  ├─(121) python-2-Python编程入门.mp4

  ├─(122) python-3-常用模块-numpy.mp4

  ├─(123) python-4-常用模块-pandas.mp4

  ├─(124) python-5-数据可视化.mp4

  ├─(125) python-6-Python办公自动化.mp4

  (8)\08-深度学习框架选修课;目录中文件数:10个

  ├─(126) 1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras.zip

  ├─(127) 2.1 搭建模型和进阶操作.zip

  ├─(128) 3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”.zip

  ├─(129) 4.1 pytorch基础知识.zip

  ├─(130) 5.1 pytorch神经网络搭建.zip

  ├─(131) pytorch基础知识.mp4

  ├─(132) pytorch神经网络搭建.mp4

  ├─(133) tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4

  ├─(134) tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4

  ├─(135) 搭建模型和进阶操作.mp4

  (9)\09-人工智能基础能力提升课;目录中文件数:18个

  ├─(136) 1.1 编程基础.zip

  ├─(137) 2.1 数据分析基础.zip

  ├─(138) 3.1 机器学习的基本方法.zip

  ├─(139) 4.1 机器学习的基本方法(二).zip

  ├─(140) 5.1 神经网络的基本原理与方法(一).zip

  ├─(141) 6.1 神经网络的基本原理与方法(二).zip

  ├─(142) 7.1 卷积神经网络(一).zip

  ├─(143) 8.1 卷积神经网络(二).zip

  ├─(144) 9.1 图像目标检测.zip

  ├─(145) week1-编程基础.mp4

  ├─(146) week2-数据分析基础.mp4

  ├─(147) week3机器学习的基本方法.mp4

  ├─(148) week4机器学习的基本方法(二).mp4

  ├─(149) week5神经网络的基本原理与方法(一).mp4

  ├─(150) week6神经网络的基本原理与方法(二).mp4

  ├─(151) week7卷积神经网络(一).mp4

  ├─(152) week8卷积神经网络(二).mp4

  ├─(153) week9图像目标检测.mp4

  (10)\10-公开课;目录中文件数:1个

  ├─(154) 公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么?.mp4

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作者:站长本文地址:https://www.xiazai.red/post/95856.html发布于 2022-12-10
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