自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

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教程目錄：

├─章節1： NLP和深度學習發展概況和最新動态
│ ├─1. NLP曆史現在及爲什麽需要學習NLP技術
│ │ 1. NLP曆史現在及爲什麽需要學習NLP技術.mp4
│ │
│ └─2. NLP實現機器學習，聊天機器人，情感分析和語義搜索
│ 2. NLP實現機器學習，聊天機器人，情感分析和語義搜索.mp4
│
├─章節2： NLP與PYTHON編程
│ ├─3. Python環境搭建及開發工具安裝
│ │ 3. Python環境搭建及開發工具安裝.mp4
│ │
│ ├─4. NLP常用PYTHON開發包的介紹
│ │ 4. NLP常用PYTHON開發包的介紹.mp4
│ │
│ ├─5. Jieba安裝、介紹及使用
│ │ 5. Jieba安裝、介紹及使用.mp4
│ │
│ ├─6. Stanford NLP 在Python環境中安裝、介紹及使用
│ │ 6. Stanford NLP 在Python環境中安裝、介紹及使用.mp4
│ │
│ └─7. Hanlp 在Python環境中安裝、介紹及使用
│ 7. Hanlp 在Python環境中安裝、介紹及使用.mp4
│
├─章節3：快速掌握NLP技術之分詞、詞性标注和關鍵字提取
│ 08. 分詞、詞性标注及命名實體識别介紹及應用.mp4
│ 09. 準确分詞之加載自定義字典分詞01.mp4
│ 10. 準确分詞之加載自定義字典分詞02.mp4
│ 11. 準确分詞之動态調整詞頻和字典.mp4
│ 12. 詞性标注代碼實現及信息提取.mp4
│ 13. 人名、地名、機構名等關鍵命名實體識别.mp4
│ 14. TextRank算法原理介紹.mp4
│ 15. 基于TextRank關鍵詞提取.mp4
│
├─章節4：句法與文法
│ 17. 依存句法樹解析（子樹遍曆，遞歸搜索，葉子節點提取等）.mp4
│ 19. 自定義語法與CFG.mp4
│
├─章節5： N-GRAM文本挖掘
│ 20. N-GRAM算法介紹.mp4
│ 21. N-GRAM生成詞語對.mp4
│ 22. TF-IDF算法介紹應用.mp4
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合語言規範的N-GRAM.mp4
│
├─章節6：表示學習與關系嵌入
│ 24. 語言模型.mp4
│ 25. 詞向量.mp4
│ 26. 深入理解Word2vec算法層次sofmax.mp4
│ 27. 深入理解Word2vec算法負采樣.mp4
│ 28. 6.4 基于Word2vec技術的詞向量、字向量訓練.mp4
│
├─章節7：深度學習之卷積神經網絡
│ 29. BP神經網絡.mp4
│ 30. 徹底理解深度學習指卷積神經網絡.mp4
│ 31. CNN文本分類.mp4
│ 32. CNN文本分類算法模塊.mp4
│ 33. CNN文本分類模型詳解數據預處理.mp4
│ 34. CNN文本分類模型測試與部署.mp4
│
├─章節8：深度學習之遞歸神經網絡
│ 35. 遞歸網絡.mp4
│ 36. LSTM.mp4
│ 37. LSTM文本分類原理.mp4
│ 38. LSTM文本分類代碼架構.mp4
│ 39. LSTM文本分類代碼詳解.mp4
│ 40. LSTM文本分類模型預測與部署.mp4
│
└─章節9：特定領域命名實體識别NER技術
41. 基于深度學習醫藥保險命名實體識别課題背景介紹.mp4
42. 醫藥保險命名實體和實體關系體系建立和命名實體分類規範.mp4
43. 醫藥保險命名實體識别相關前沿技術和難點.mp4
44. 基于深度學習醫藥保險命名實體識别的算法模塊設計(上).mp4
45. 基于深度學習醫藥保險命名實體識别的算法模塊設計（下）.mp4
46. 數據的采集，清洗，數據機器自動标注及轉化爲深度學習格式.mp4
47. 數據的采集，清洗，數據機器自動标注及轉化爲深度學習格式.mp4
48. 模型本地Lib庫封裝（上）.mp4
49. 模型本地Lib庫封裝（下）.mp4
50. 部署tensorflow訓練好的模型爲雲服務（上）.mp4
51. 部署tensorflow訓練好的模型爲雲服務（下）.mp4
52. 算法設計及代碼實現1.mp4
53. 算法設計及代碼實現2.mp4
54. 代碼調試，參數優化及深度剖析（深入理解）1.mp4
55. 代碼調試，參數優化及深度剖析（深入理解）2.mp4