jk46401 - 极客时间NLP实战高手课

[复制链接]
online_admin aixure 发表于 2021-1-17 13:27:42 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
jk46401 - 极客时间NLP实战高手课

【课程介绍】
NLP (全称Natural Language Processing,即自然语言处理) 被誉为“人工智能皇冠上的明珠”,它在电商、翻译、金融、智能硬件、医疗等各个行业已经有了越来越广泛的应用。
很多人认为,NLP 已经迎来了属于它的黄金时代。相应的,各个企业对 NLP 工程师的需求也越来越多。
但是,如果想成为一个 NLP 领域的高手,仅仅会调用几个开源框架,调一调参数,显然是不够的。由于 NLP 本身的复杂性,仅仅停留在对一些技术领域的浅层理解或者跟着论文照做,你很难在实际工作中取得理想的效果。
因此,本课程在内容设计上,将打破常规,打造一门有理论深度同时兼具实战性的课程。我们希望通过这个课程,让你对 NLP 领域的相关技术和解决方案有一个更系统和深入的了解,最终让你能够独立完成一个 NLP 项目的开发、部署全流程,并掌握进一步的自我学习和独立解决问题的能力。
【网盘下载地址SVIP专享通道(电脑版访问)】
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复


【课程目录】
第一章:AI及NLP基础 (15讲)
01 | 课程介绍
02 | 内容综述
03 | AI概览:宣传片外的人工智能
04 | AI项目流程:从实验到落地
05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向
06 | NLP应用:智能问答系统
07 | NLP应用:文本校对系统
08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?
09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?
10 | 深度学习与硬件:CPU
11 | 深度学习与硬件:GPU
12 | 深度学习与硬件:TPU
13 | AI项目部署:基本原则
14 | AI项目部署:框架选择
15 | AI项目部署:微服务简介
第二章:深度学习简介和NLP试水 (14讲)
16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?
17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础:训练神经网络
19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成
20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?
21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介:RNN和LSTM
23 | CNN:卷积神经网络是什么?
24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?
27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?
28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
第三章:表格化数据挖掘 (40讲)
30 | 经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力
31 | 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?
32 | Pandas简介:如何使用Pandas对数据进行处理?
33 | Matplotlib简介:如何进行简单的可视化分析?
34 | 半自动特征构建方法:Target Mean Encoding
35 | 半自动特征构建方法:Categorical Encoder
36 | 半自动特征构建方法:连续变量的离散化
37 | 半自动特征构建方法:Entity Embedding
38 | 半自动构建方法:Entity Embedding的实现
39 | 半自动特征构建方法:连续变量的转换
40 | 半自动特征构建方法:缺失变量和异常值的处理
41 | 自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介
42 | 降维方法:PCA、NMF 和 tSNE
43 | 降维方法:Denoising Auto Encoders
44 | 降维方法:Variational Auto Encoder
45 | 变量选择方法
46 | 集成树模型:如何提升决策树的效果
47 | 集成树模型:GBDT和XgBoost的数学表达
48 | 集成树模型:LightGBM简介
49 | 集成树模型:CatBoost和NGBoost简介
50 | 神经网络建模:如何让神经网络实现你的数据挖掘需求
51 | 神经网络的构建:Residual Connection和Dense Connection
52 | 神经网络的构建:Network in Network
53 | 神经网络的构建:Gating Mechanism和Attention
54 | 神经网络的构建:Memory
55 | 神经网络的构建:Activation Function
56 | 神经网络的构建:Normalization
57 | 神经网络的训练:初始化
58 | 神经网络的训练:学习率和Warm-up
59 | 神经网络的训练:新的PyTorch训练框架
60 | Transformer:如何通过Transformer榨取重要变量?
61 | Transformer代码实现剖析
62 | xDeepFM:如何用神经网络处理高维的特征?
63 | xDeepFM的代码解析
64 | 时序建模:如何用神经网络解决时间序列的预测问题?
65 | 图嵌入:如何将图关系纳入模型?
66 | 图网络简介:如何在图结构的基础上建立神经网络?
67 | 模型融合基础:如何让你所学到的模型方法一起发挥作用?
68 | 高级模型融合技巧:Metades是什么?
69 | 挖掘自然语言中的人工特征:如何用传统的特征解决问题?
第四章:自然语言分类任务 (37讲)
70 | 重新审视Word Embedding:Negative Sampling和Contextual Embedding
71 | 深度迁移学习模型:从ELMo到BERT
72 | 深度迁移学习模型:RoBERTa、XLNet、ERNIE和T5
73 | 深度迁移学习模型:ALBERT和ELECTRA
74 | 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
75 | 深度迁移学习模型的微调:TensorFlow BERT代码简析
76 | 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
77 | 优化器:Adam和AdamW
78 | 优化器:Lookahead,Radam和Lamb
79 | 多重loss的方式:如何使用多重loss来提高模型准确率?
80 | 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?
81 | UDA:一种系统的数据扩充框架
82 | Label Smoothing和Logit Squeezing
83 | 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?
84 | 上层模型拼接:如何在语言模型基础上拼接更多的模型?
85 | 长文本分类:截取、关键词拼接和预测平均
86 | Virtual Adverserial Training: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?
87 | 其他Embedding的训练:还有哪些Embedding方法?
88 | 训练预语言模型
89 | 多任务训练:如何利用多任务训练来提升效果?
90 | Domain Adaptation:如何利用其它有标注语料来提升效果?
91 | Few-shot Learning:是否有更好的利用不同任务的方法?
92 | 半监督学习:如何让没有标注的数据也派上用场?
93 | 依存分析和Semantic Parsing概述
94 | 依存分析和Universal Depdency Relattions
95 | 如何在Stanza中实现Dependency Parsing
96 | Shift Reduce算法
97 | 基于神经网络的依存分析算法
98 | 树神经网络:如何采用Tree LSTM和其它拓展方法?
99 | Semantic Parsing基础:Semantic Parsing的任务是什么?
100 | WikiSQL任务简介
101 | ASDL和AST
102 | Tranx简介
103 | Lambda Caculus概述
104 | Lambda-DCS概述
105 | Inductive Logic Programming:基本设定
106 | Inductive Logic Programming:一个可微的实现
第五章:增强学习 (37讲)
107 | 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?
108 | 最短路问题和Dijkstra Algorithm
109 | Q-learning:如何进行Q-learning算法的推导?
110 | Rainbow:如何改进Q-learning算法?
111 | Policy Gradient:如何进行Policy Gradient的基本推导?
112 | A2C和A3C:如何提升基本的Policy Gradient算法
113 | Gumbel-trick:如何将离散的优化改变为连续的优化问题?
114 | MCTS简介:如何将“推理”引入到强化学习框架中
115 | Direct Policty Gradient:基本设定及Gumbel-trick的使用
116 | Direct Policty Gradient:轨迹生成方法
117 | AutoML及Neural Architecture Search简介
118 | AutoML网络架构举例
119 | RENAS:如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构
120 | Differentiable Search:如何将NAS变为可微的问题
121 | 层次搜索法:如何在模块之间进行搜索?
122 | LeNAS:如何搜索搜索space
123 | 超参数搜索:如何寻找算法的超参数
124 | Learning to optimize:是否可以让机器学到一个新的优化器
125 | 遗传算法和增强学习的结合
126 | 使用增强学习改进组合优化的算法
127 | 多代理增强学习概述:什么是多代理增强学习?
128 | AlphaStar介绍:AlphaStar中采取了哪些技术?
129 | IMPALA:多Agent的Actor-Critic算法
130 | COMA:Agent之间的交流
131 | 多模态表示学习简介
132 | 知识蒸馏:如何加速神经网络推理
133 | DeepGBM:如何用神经网络捕捉集成树模型的知识
134 | 文本推荐系统和增强学习
135 | RL训练方法集锦:简介
136 | RL训练方法:RL实验的注意事项
137 | PPO算法
138 | Reward设计的一般原则
139 | 解决Sparse Reward的一些方法
140 | Imitation Learning和Self-imitation Learning
141 | 增强学习中的探索问题
142 | Model-based Reinforcement Learning
143 | Transfer Reinforcement Learning和Few-shot Reinforcement Learning
第六章:实际案例研究 (3讲)
144 | Quora问题等价性案例学习:预处理和人工特征
145 | Quora问题等价性案例学习:深度学习模型
146 | 文本校对案例学习
第七章:系统部署 (14讲)
147 | 微服务和Kubernetes简介
148 | Docker简介
149 | Docker部署实践
150 | Kubernetes基本概念
151 | Kubernetes部署实践
152 | Kubernetes自动扩容
153 | Kubernetes服务发现
154 | Kubernetes Ingress
155 | Kubernetes健康检查
156 | Kubernetes灰度上线
157 | Kubernetes Stateful Sets
158 | Istio简介:Istio包含哪些功能?
159 | Istio实例和Circuit Breaker
160 | 结束语

温馨提示:
1、如果下载地址失效,请尽快反馈给我们,我们尽快修复。点此反馈>>
2、全站资源高清无密,课程百分百高清,完整,原画,包含所有的视频+素材+课件+源码,官方同步体验!每天更新,成为vip后可免费下载本站IT课程。点此办理会员>>
3、有任何问题,请咨询QQ:87887023
4、支持7*24小时自助购买,购买后自动发货,链接永久有效,自动更新
回复

使用道具 举报

精彩评论9

plugin
在线会员 wto333 发表于 2021-10-13 17:39:25 | 显示全部楼层
ddddddddddddddddddddddddddd
回复

使用道具 举报

plugin
online_1_1 pcsms_ei4tg1SH 发表于 2021-12-9 19:09:19 | 显示全部楼层
NLP 实战高手课
回复

使用道具 举报

plugin
online_1_1 sjy 发表于 2022-2-24 18:55:31 | 显示全部楼层
111111111111111111111111111111111111111111
回复

使用道具 举报

plugin
online_1_1 Conaboo 发表于 2022-10-9 15:36:17 | 显示全部楼层
1范德萨范德萨
回复

使用道具 举报

plugin
online_4 itlearing 发表于 2022-10-9 16:00:46 | 显示全部楼层
好看嘛………………
回复

使用道具 举报

plugin
online_1_1 17090888178 发表于 2023-4-24 09:55:21 | 显示全部楼层
极客时间NLP实战高手课
回复

使用道具 举报

plugin
online_4 18382305731 发表于 2023-10-29 09:42:21 | 显示全部楼层
dddddddddddddddddddddddddddd
回复

使用道具 举报

plugin
online_4 tobemaster 发表于 2024-1-3 11:30:04 | 显示全部楼层
我要下载
回复

使用道具 举报

plugin
online_4 whx11111 发表于 2024-3-12 20:39:30 | 显示全部楼层
11111111111
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

专注资源整合与知识分享
客服QQ

87887023

周一至周日9:00-23:00

反馈建议

点此进行反馈 kfs 在线QQ咨询
ftqrcode

扫描二维码关注我们

label_sm_90020

Powered by 优百课栈 X3.4© 2019-2025