开课吧 百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师（NLP方向）
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知识精讲
课程种类
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24
课时
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中级
难度
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kk
课程讲师
售价 : 25联盟卡
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人工智能尤其是基于深度学习的人工智能，在科学界获得了最高的认可。在产业界，前阵子朋友圈又被华为刷屏了，总裁办发布通知，宣布对 8 位 2019 届应届博士毕业生实行年薪管理制度，研究人工智能的钟钊博士位居榜首，年薪高达 201 万！在全球步入人工智能领域的时代，各大科技巨头企业纷纷布局，百度抓住机会抢得先机，成为全球第四家、国内第一家将人工智能技术开源的全球科技巨头。百度在自动驾驶、语音识别、自然语言处理和智能搜索与智能推荐等核心 AI 领域的科创专利名列榜首
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├──第01章 问答摘要与推理-项目简介
| ├──第1节 1-1项目和课程内容介绍
| └──第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解
├──第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec
| ├──第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec
| └──第3节 2-2项目研讨课Ⅰ
├──第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq
| ├──第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)
| └──第2节 3-2项目研讨课Ⅱ
├──第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq
| ├──第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现
| └──第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建
├──第05章 问答摘要与推理-模型训练
| ├──第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择
| └──第2节 5-2Model搭建
├──第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization
| ├──第1节 抽提式文本摘要相关算法详解
| └──第2节 pgn网络搭建
├──第07章 文本生成问题前沿算法
| ├──第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要
| └──第2节 7-2抽取式摘要
├──第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署
| ├──第1节 8-1项目总结以及模型部署
| └──第2节 8-2代码讲解与演示
├──第09章 试题知识点标注-项目课程简介
| ├──第1节 9-1项目介绍和课程安排
| └──第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战
├──第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用
| ├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践
| └──第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类
├──第11章 试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用
| ├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类
| └──第2节 11-2Text CNN多标签分类实现
├──第12章 试题知识点标注- 预训练语言模型初识
| ├──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍
| └──第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解
├──第13章 试题知识点标注- 预训练语言模型进阶
| ├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解
| └──第2节 13-2 bert文本分类实战
├──第14章 试题知识点标注- 预训练语言模型实战
| ├──第1节 14-1预训练语言模型实战
| └──第2节 14-2bert实现多标签分类
├──第15章 试题知识点标注-gpu与分布式机器学习
| ├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习
| └──第2节 15-2Gcn文本分类
├──第16章 试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
| ├──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
| └──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读
├──第17章 视频分段-项目课程简介 ＆基础算法
| ├──第1节 17-1视频分段-项目课程简介 ＆基础算法
| └──第2节 17-2动态规划与EM算法实践
├──第18章 视频分段-中文分词(一)
| ├──第1节 18-1视频分段-中文分词(一)
| └──第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现
├──第19章 视频分段-中文分词(二)
| ├──第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)
| └──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读
├──第20章 视频分段-命名实体识别ner
| ├──第1节 20-1命名实体识别ner
| └──第2节 20-2 NER实战
├──第21章 视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习
| ├──第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习
| └──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化
├──第22章 视频分段-纠错系统
| ├──第1节 22-1视频分段-纠错系统
| └──第2节 22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读
├──第23章 视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索
| ├──第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索
| └──第2节 23-2句法分析实战
└──第24章 视频分段-项目总结
| ├──第1节 24-1语音识别简介、激活函数优化器对比、模型压缩等
| └──第2节 24-2rasa框架对话入门实践
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