NLP系统精讲与大厂案例落地实战

课程介绍

NLP系统精讲与大厂案例落地实战,经百课优(baikeu.com)精心整理发布。课程从NLP全局视角出发,从基础到原理,系统而全面地讲解NLP一整个技术栈,并且配套实战大厂真实案例(内容社区和电商APP),带你快速掌握NLP核心技术,加强NLP落地大厂复杂业务应用水平,先人一步,快速跨入AI热门高薪领域。

学后收获:

快速系统掌实NLP核心技能
高效掌握深度神经网络训练
具备大厂项目全流程实战经验
强化NLP模型应用与技巧
循序渐进,10倍提升攻坚能力
快速从新手跨入熟手行列

课程资源目录

├── 第1章 课程介绍/
│   ├── [ 56M] 1-1课程目标
│   ├── [ 32M] 1-2学习NLP对你有什么帮助
│   ├── [ 59M] 1-3课程重难点
│   └── [ 17M] 1-4学习建议
├── 第2章 语言学与自然语言处理/
│   ├── [ 22M] 2-1本章导学
│   ├── [ 32M] 2-2语言的产生:语音、词汇、语法
│   ├── [ 36M] 2-3踏上NLP之旅:什么是自然语言
│   ├── [ 36M] 2-4中文自然语言处理为什么这么难
│   ├── [ 24M] 2-5自然语言处理能解决哪些问题
│   ├── [ 46M] 2-6聊一聊自然语言处理发展史
│   ├── [ 35M] 2-7自然语言处理学习路径
│   └── [ 19M] 2-8本章小结
├── 第3章 从数学原理到机器学习/
│   ├── [ 17M] 3-1本章导学
│   ├── [ 33M] 3-2现代自然语言处理的基石-概率论知识介绍
│   ├── [ 66M] 3-3概率论基础:贝叶斯和信息理论
│   ├── [ 37M] 3-4基于概率统计的模型采样知识
│   ├── [ 57M] 3-5从理论走向实践:机器学习是怎么回事(一)
│   ├── [ 13M] 3-6从理论走向实践:机器学习是怎么回事(二)
│   ├── [ 38M] 3-7寻找重要的信息:降维方法
│   ├── [ 64M] 3-8从已知结果中学习未知问题-分类和回归
│   ├── [ 51M] 3-9如何让数据本身分类-聚类算法介绍
│   ├── @更多it资源 www.baikeu.com
│   ├── [ 60M] 3-10测定模型结果的方法-评估指标
│   ├── [ 36M] 3-11过去进行式:文本分析流程1
│   ├── [ 13M] 3-12过去进行式:文本分析流程2
│   ├── [ 20M] 3-13中文处理的第一个难题:分词
│   ├── [ 51M] 3-14词语的处理:独热编码和词嵌入表示
│   └── [ 13M] 3-15本章小结
├── 第4章 由简单单元构建复杂神经网络/
│   ├── [ 34M] 4-1本章导学
│   ├── [ 43M] 4-2搭积木式的组合变换-激活函数和神经网络思想
│   ├── [ 71M] 4-3神经网络的演进:梯度与反向传播
│   ├── [ 58M] 4-4神经网络中我们可以参与的部分-超参数
│   ├── [ 25M] 4-5优化器和学习率
│   ├── [ 38M] 4-6提高模型效果的方法:归一化
│   ├── [ 29M] 4-7构建线性模型解决温度计示数转换问题
│   ├── [ 99M] 4-8使用深度学习模型解决温度计示数问题(一)
│   ├── [ 45M] 4-9使用深度学习模型解决温度计示数问题(二)
│   └── [ 27M] 4-10本章小结
├── 第5章 如何用机器学习能力解决自然语言处理问题/
│   ├── [ 27M] 5-1本章导学
│   ├── [ 84M] 5-2文本预处理魔法:分词、停用词和特殊字符消失术
│   ├── [ 37M] 5-3让计算机读懂汉语:用数值表示文本
│   ├── [ 42M] 5-4基于python的文本预处理封装
│   ├── [ 90M] 5-5改变NLP宇宙的词嵌入技术,word2vec让文本也可以互相运算
│   ├── [ 58M] 5-6内容理解中最常见的分类问题,给文本打标签
│   ├── [ 58M] 5-7自然语言处理中的序列标注问题,发现特定的词语
│   ├── [ 76M] 5-8语言模型的演进,从定向任务到通用模型,让NLP日趋成熟
│   ├── [ 92M] 5-9注意力机制,让模型能够关注重要内容,Attentionisallyourneed
│   ├── [ 52M] 5-10读懂微调(finetune),通过小成本改变让模型具备强大的专业能力
│   ├── [ 74M] 5-11生成式AI崛起,像人类一样对话
│   ├── [ 51M] 5-12自然语言处理中常见的评价指标-AUC、BLEU、ROUGE等等有什么区别
│   ├── [ 50M] 5-13高手的秘密,构建丰富的语料库和精选数据集
│   ├── [ 61M] 5-14NLP常用工具介绍,如何站在巨人的肩膀上快速开始我们的工作-anaconda、NLTK、jieba、gensim、scikit-learn
│   └── [ 33M] 5-15本章小结
├── 第6章 互联网公司如何搭建内容理解体系/
│   ├── [ 22M] 6-1本章导学
│   ├── [112M] 6-2互联网公司为什么要做内容理解工作
│   ├── [ 64M] 6-3自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用(一)
│   ├── [ 20M] 6-4自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用(二)
│   ├── [ 77M] 6-5新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系(一)
│   ├── [ 23M] 6-6新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系(二)
│   ├── [ 74M] 6-7融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转(一)
│   ├── [ 73M] 6-8融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转(二)
│   ├── [ 59M] 6-9内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制(一)
│   ├── [ 44M] 6-10内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制(二)
│   ├── [ 85M] 6-11京东电商下的内容理解与智能创意(一)
│   ├── [ 75M] 6-12京东电商下的内容理解与智能创意(二)
│   └── [ 15M] 6-13本章小结
├── 第7章 文本相似度检测在内容理解体系中的应用/
│   ├── [ 15M] 7-1本章导学
│   ├── [ 35M] 7-2文本相似度检测的类型:长文本短文本、词语句子段落、字符级语义级
│   ├── [ 67M] 7-3在内容理解体系中,相似度检测可以解决哪些问题
│   ├── [ 26M] 7-4文本相似度检测的效果评估
│   ├── [ 38M] 7-5使用编辑距离计算词或短语级的文本相似度
│   ├── [ 76M] 7-6使用SIMHASH算法实现海量长文本的相似度计算
│   ├── [ 71M] 7-7使用word2vec解决语义级别的短文本相似问题
│   └── [ 17M] 7-8本章小结
├── 第8章 实体识别在内容理解体系中的应用/
│   ├── [ 19M] 8-1本章导学
│   ├── [ 46M] 8-2实体识别能够帮助我们解决哪些问题
│   ├── [ 44M] 8-3在内容理解体系中借助实体识别搭建基础能力
│   ├── [ 29M] 8-4为实体识别的结果构建评价方案时有哪些可用的指标
│   ├── [ 54M] 8-5了解序列建模的基本模型:循环神经网络(RNN)在自然语言处理中如何发挥作用
│   ├── [ 82M] 8-6延长网络的记忆,长短时记忆网络(LSTM)都对RNN做了哪些改进
│   ├── [ 69M] 8-7从规则到概率,条件随机场CRF算法帮助网络模型认识一般规律
│   ├── [154M] 8-8-1实体识别代码实战:ner_bert_lstm_crf
│   ├── [213M] 8-9-2实体识别代码实战:ner_bert_lstm_crf
│   ├── [146M] 8-10-3实体识别代码实战:ner_bilstm_crf
│   └── [ 14M] 8-11本章小结
├── 第9章 文本分类任务在内容理解体系中的应用/
│   ├── [ 11M] 9-1本章导学
│   ├── [ 41M] 9-2内容理解中应用最广泛的文本分类有哪些类型
│   ├── [ 49M] 9-3如何在内容理解体系搭建中借助文本分类的力量
│   ├── [ 30M] 9-4文本分类任务效果的评估-离线指标、人工测评、线上效果
│   ├── [ 82M] 9-5文本分类的一个重要应用-情感分析在内容平台的实践
│   ├── [ 66M] 9-6卷积神经网络基础知识
│   ├── [128M] 9-7处理情感分类的数据集并搭建卷积网络1
│   ├── @更多it资源 www.baikeu.com
│   ├── [166M] 9-8处理情感分类的数据集并搭建卷积网络2
│   ├── [ 55M] 9-9动手实践:使用word2vec为数据集构建词向量,并根据词向量寻找相似词
│   ├── [ 62M] 9-10使用基于word2vec的fasttext工具来解决文本分类的问题
│   ├── [164M] 9-11Transformer的衍生品BERT模型如何应用于文本分类
│   ├── [118M] 9-12-1内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
│   ├── [121M] 9-13-2内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
│   ├── [ 45M] 9-14-1在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
│   ├── [ 28M] 9-15-2在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
│   ├── [ 52M] 9-16为我们的企业级分类任务的设计一个可扩展、易调整的算法架构
│   └── [ 38M] 9-17模型应用的最后一站,如何做分布式工程部署
├── 第10章 文本提取或生成任务实战/
│   ├── [4.7M] 10-1本章导学.
│   ├── [ 33M] 10-2文本提取与文本生成能够为我们提供哪些能力.
│   ├── [ 79M] 10-3在内容理解中,我们如何借助文本提取和文本生成能力来搭建我们的能力框架.
│   ├── [ 51M] 10-4没有标准答案的提取和生成任务该如何评估效果
│   ├── [ 58M] 10-5永恒的智慧:探索很老但有用的TFIDF提取技术
│   ├── [ 49M] 10-6从文本到链接:谷歌的TextRank算法如何改变搜索世界
│   ├── [ 77M] 10-7GPT1模型-初代生成式预训练模型,智障但是开创了一个新的方向
│   ├── [ 61M] 10-8GPT2模型-更强大的生成式预训练模型,开始具备工业上的可用性
│   ├── [ 35M] 10-9-1GPT3模型-开创性的生成式预训练模型,对话流畅度获得飞跃提升
│   ├── [ 61M] 10-10-2GPT3模型-开创性的生成式预训练模型,对话流畅度获得飞跃提升
│   ├── [ 66M] 10-11InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理1
│   ├── [ 25M] 10-12InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理2
│   ├── [ 93M] 10-13动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案1
│   ├── [ 72M] 10-14动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案2
│   ├── [ 96M] 10-15动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案3
│   ├── [119M] 10-16动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案4
│   ├── [132M] 10-17动手实践:使用GPT2自动生成引人入胜的文本标题
│   ├── [154M] 10-18动手实践:生成效果不佳?引入后评估模型来提高生成效果1
│   ├── [ 99M] 10-19动手实践:生成效果不佳?引入后评估模型来提高生成效果2
│   ├── [ 41M] 10-20借助ChatGPT的API实现文本摘要提取
│   └── [ 15M] 10-21本章小结
└── 第11章 NLP未来展望与课程总结/
├── [ 35M] 11-1内容理解与NLP实战课程回顾
├── [ 40M] 11-2大模型时代的AI价值对齐
├── [ 48M] 11-3NLP大模型未来展望
├── [ 21M] 11-4大模型时代下如何学习NLP
├── [ 33M] 11-5继续学习NLP的资源与建议
└── [ 11M] 11-6课程结束语-这是结束,也是开始
└── 资料代码/

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