ThinkPHP6實戰(zhàn)獨立開發(fā)電商系統(tǒng)
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稀牛-AI人工智能工程師-NLP必備技能
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- 視頻資源大?。?5.4 GB 更新時間：2023-08-28
稀牛-AI人工智能工程師-NLP必備技能資源簡介：
AI人工智能工程師-NLP必備技能主要指的是在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，作為人工智能工程師應(yīng)具備的必要技能。這些技能包括但不限于：
自然語言處理基礎(chǔ)知識：掌握自然語言處理的基本概念、原理和常用算法，了解語言學(xué)的基礎(chǔ)知識。
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，并能應(yīng)用于NLP任務(wù)中，如文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。
文本表示與向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如詞袋模型、TF-IDF、Word2vec等，能夠?qū)⑽谋緮?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量表示。
語言模型和序列模型：熟悉語言模型的概念和常用模型，如N-gram、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，并能應(yīng)用于文本生成、語音識別等任務(wù)。
實體識別和關(guān)系抽?。毫私鈱嶓w識別和關(guān)系抽取的基本方法和算法，能夠從文本中提取出命名實體和實體之間的關(guān)系。
情感分析和情感推理：熟悉情感分析的方法和技術(shù)，能夠判斷文本中的情感傾向，并進(jìn)行情感推理。
機(jī)器翻譯和問答系統(tǒng)：了解機(jī)器翻譯和問答系統(tǒng)的基本原理和方法，能夠?qū)崿F(xiàn)基于NLP的自動翻譯和問答功能。
除了以上的必備技能外，作為AI工程師在NLP領(lǐng)域還需要具備數(shù)據(jù)處理和清洗、模型評估和調(diào)優(yōu)、算法優(yōu)化等相關(guān)技能。總之，稀牛的AI人工智能工程師-NLP必備技能旨在幫助工程師全面掌握NLP領(lǐng)域的知識和技術(shù)，能夠應(yīng)用于實際的項目中。
課程目錄
├──01-自然語言處理基礎(chǔ)知識與操作
|? ?├──第二章英文文本處理與解析
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】nltk工具庫英文文本處理案例.mp4? 139.99M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】spacy工具庫英文文本處理案例.mp4? 413.95M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】基于python的英文文本相似度比對.mp4? 122.75M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】簡易文本情感分析器構(gòu)建.mp4? 34.02M
|? ?|? ?├──英文文本解析任務(wù)介紹：分詞、去停用詞、提取詞干等.mp4? 69.12M
|? ?|? ?├──章概述.mp4? 13.90M
|? ?|? ?└──章小結(jié).mp4? 24.52M
|? ?├──第三章中文文本處理與解析
|? ?|? ?├──jieba工具庫介紹.mp4? 498.41M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】python新聞網(wǎng)站關(guān)鍵詞抽取.mp4? 44.70M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】python中文文本清洗、處理與可視化.mp4? 168.51M
|? ?|? ?├──章概述.mp4? 7.38M
|? ?|? ?├──章小結(jié).mp4? 35.26M
|? ?|? ?├──中文文本處理任務(wù)介紹：分詞、去停用詞、ngram.mp4? 209.10M
|? ?|? ?└──中文文本解析任務(wù)介紹：詞性分析、依賴分析等.mp4? 151.12M
|? ?└──第一章自然語言處理基礎(chǔ)
|? ?|? ?├──模式匹配與正則表達(dá)式.mp4? 431.25M
|? ?|? ?├──文本數(shù)據(jù)、字、詞、term.mp4? 182.51M
|? ?|? ?├──一章概述.mp4? 6.26M
|? ?|? ?├──一章小結(jié).mp4? 58.75M
|? ?|? ?├──字符串處理.mp4? 370.12M
|? ?|? ?└──字符串基本處理與正則表達(dá)式文本匹配與替換.mp4? 492.86M
├──02-語言模型與應(yīng)用
|? ?├──第二章統(tǒng)計語言模型與神經(jīng)語言模型構(gòu)建
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】kenlm工具庫使用及語言模型生成.mp4? 189.76M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】基于kenlm的簡易拼寫糾錯.mp4? 174.21M
|? ?|? ?├──【實戰(zhàn)】基于pytorch的語言模型訓(xùn)練.mp4? 247.99M
|? ?|? ?├──基于rnn的神經(jīng)語言模型.mp4? 647.21M
|? ?|? ?├──基于統(tǒng)計的語言模型構(gòu)建.mp4? 220.51M
|? ?|? ?├──章概述.mp4? 29.84M
|? ?|? ?└──章小結(jié).mp4? 102.33M
|? ?├──第一章語言模型與應(yīng)用
|? ?|? ?├──ngram應(yīng)用：詞性標(biāo)注、中文分詞、機(jī)器翻譯與語音識別.mp4? 397.08M
|? ?|? ?├──ngram語言模型.mp4? 240.13M
|? ?|? ?├──假設(shè)性獨立與聯(lián)合概率鏈規(guī)則.mp4? 67.24M
|? ?|? ?├──章概述.mp4? 25.92M
|? ?|? ?└──章小結(jié).mp4? 35.46M
|? ?├──考核作業(yè).zip? 221.70kb
|? ?└──課件與代碼.zip? 8.65M
├──03-文本表示
|? ?├──第二章-文本表示進(jìn)階
|? ?|? ?├──01章概述.mp4? 50.13M
|? ?|? ?├──02-預(yù)訓(xùn)練在圖像領(lǐng)域的應(yīng)用.mp4? 322.03M
|? ?|? ?├──03-elmo基于上下文的word embedding.mp4? 319.96M
|? ?|? ?├──04-gpt transformer建模句子信息.mp4? 566.71M
|? ?|? ?├──05-bert 預(yù)訓(xùn)練雙向transformer.mp4? 708.94M
|? ?|? ?├──06-基于bert進(jìn)行fine-tuning.mp4? 176.06M
|? ?|? ?└──07章小結(jié).mp4? 52.20M
|? ?├──第一章-文本詞與句的表示
|? ?|? ?├──01章概述.mp4? 36.86M
|? ?|? ?├──02-文本表示概述.mp4? 129.10M
|? ?|? ?├──03-文本離散表示：詞袋模型與tf-idf.mp4? 305.20M
|? ?|? ?├──04-文本分布式表示：word2vec.mp4? 279.58M
|? ?|? ?├──05-【實戰(zhàn)】python中文文本向量化表示.mp4? 121.62M
|? ?|? ?├──06-【實戰(zhàn)】基于gensim的中文文本詞向量訓(xùn)練與相似度匹配.mp4? 286.17M
|? ?|? ?└──07章小結(jié).mp4? 28.11M
|? ?└──考核作業(yè).zip? 61.54kb
├──04-文本分類
|? ?├──第二章-文本分類深度學(xué)習(xí)模型與實戰(zhàn)
|? ?|? ?├──01章概述.mp4? 5.44M
|? ?|? ?├──02-詞嵌入與fine-tuning.mp4? 12.72M
|? ?|? ?├──03-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類.mp4? 264.69M
|? ?|? ?├──04-基于lstm的文本分類.mp4? 123.65M
|? ?|? ?├──05-transformerself-attention介紹.mp4? 62.14M
|? ?|? ?├──06-使用tensorflow構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成新聞分類.mp4? 105.84M
|? ?|? ?├──07-使用tensorflow構(gòu)建lstm完成影評褒貶分析模型.mp4? 10.41M
|? ?|? ?└──08章小結(jié).mp4? 7.39M
|? ?├──第一章-文本分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型與實戰(zhàn)
|? ?|? ?├──01章概述.mp4? 55.82M
|? ?|? ?├──02-樸素貝葉斯模型與中文文本分類.mp4? 395.33M
|? ?|? ?├──03-邏輯回歸 _svm與文本分類.mp4? 1.25G
|? ?|? ?├──04-facebook fasttext原理與操作.mp4? 366.85M
|? ?|? ?├──05-【實戰(zhàn)】python中文新聞分類.mp4? 214.96M
|? ?|? ?├──06-【實戰(zhàn)】基于fasttext的文本情感分析.mp4? 183.86M
|? ?|? ?└──07章小結(jié).mp4? 73.19M
|? ?└──考核作業(yè).zip? 99.19kb
├──05-文本主題抽取與表示
|? ?├──第一章-文本主題抽取與表示
|? ?|? ?├──01章小結(jié).mp4? 6.57M
|? ?|? ?├──02-基于tf-idf與text-rank的主題詞抽取.mp4? 16.35M
|? ?|? ?├──03-監(jiān)督學(xué)習(xí)與文本打標(biāo)簽.mp4? 6.58M
|? ?|? ?├──04-無監(jiān)督學(xué)習(xí)與lda主題模型.mp4? 182.60M
|? ?|? ?├──05基于python的中文關(guān)鍵詞抽取與可視化.mp4? 6.55M
|? ?|? ?├──06-基于lda的新聞主題分析與可視化呈現(xiàn).mp4? 39.47M
|? ?|? ?└──07章小結(jié).mp4? 7.20M
|? ?└──考核作業(yè).zip? 42.93kb
├──06-序列到序列模型
|? ?├──第一章-序列到序列模型與應(yīng)用
|? ?|? ?├──01章概述.mp4? 5.78M
|? ?|? ?├──02-從rnn到seq2seq模型.mp4? 6.01M
|? ?|? ?├──03-編碼解碼模型.mp4? 12.59M
|? ?|? ?├──04-seq2seq模型詳解.mp4? 45.24M
|? ?|? ?├──05-注意（attention）機(jī)制.mp4? 36.38M
|? ?|? ?├──06-tensorflow seq2seq模型使用方法詳解.mp4? 177.54M
|? ?|? ?├──07-基于seq2seq的文本摘要生成實現(xiàn).mp4? 148.80M
|? ?|? ?└──08章總結(jié).mp4? 72.69M
|? ?└──考核作業(yè).zip? 47.73kb
├──07-文本生成
|? ?├──第一章-文本生成與自動創(chuàng)作
|? ?|? ?├──01章概述.mp4? 2.42M
|? ?|? ?├──02-基于rnn lstm的語言模型回顧.mp4? 10.51M
|? ?|? ?├──03-基于語言模型的文本生成原理.mp4? 2.04M
|? ?|? ?├──04-【實戰(zhàn)】基于lstm的唐詩生成器.mp4? 67.12M
|? ?|? ?├──05-基于seq2seq的文本序列生成原理.mp4? 9.20M
|? ?|? ?├──06-【實戰(zhàn)】基于seq2seq的對聯(lián)生成器.mp4? 96.68M
|? ?|? ?└──07章小結(jié).mp4? 14.87M
|? ?└──考核作業(yè).zip? 71.06kb
├──08-機(jī)器翻譯
|? ?└──第一章-機(jī)器翻譯：雙語翻譯
|? ?|? ?├──01-統(tǒng)計機(jī)器翻譯
|? ?|? ?├──02-基于seq2seq的機(jī)器翻譯模型
|? ?|? ?├──03-fackbook基于CNN的機(jī)器翻譯模型
|? ?|? ?└──04-來自Google的Transformer模型
├──09-聊天機(jī)器人
|? ?└──第一章-聊天機(jī)器人：機(jī)器客服與語音助手
|? ?|? ?├──01-基于內(nèi)容匹配的聊天機(jī)器人
|? ?|? ?└──02-基于seq2seq的聊天機(jī)器人
├──10-視覺文本任務(wù)：看圖說話
|? ?├──01-看圖說話問題與實現(xiàn)
|? ?|? ?├──1.1 本章概述.mp4? 2.86M
|? ?|? ?├──1.2 “看圖說話”問題介紹.mp4? 7.81M
|? ?|? ?├──1.3 簡易cnn+rnn編碼解碼模型完成圖片短文本描述原理.mp4? 67.26M
|? ?|? ?├──1.4 注意力模型與“看圖說話”優(yōu)化.mp4? 26.76M
|? ?|? ?├──1.5 【實戰(zhàn)】基于cnn+rnn的編解碼“看圖說話”與beam-search優(yōu)化.mp4? 105.95M
|? ?|? ?├──1.6 【實戰(zhàn)】基于attention model的“看圖說話”實現(xiàn).mp4? 27.92M
|? ?|? ?└──1.7 本章小結(jié).mp4? 1.84M
|? ?└──02-視覺問答機(jī)器人(VQA)原理與實現(xiàn)
|? ?|? ?├──2.1 本章概述.mp4? 1.61M
|? ?|? ?├──2.2 視覺問答機(jī)器人問題介紹.mp4? 34.82M
|? ?|? ?├──2.3 基于圖像信息和文本信息抽取匹配的vqa實現(xiàn)方案.mp4? 30.93M
|? ?|? ?├──2.4 基于注意力(attention)的深度學(xué)習(xí)vqa實現(xiàn)方案.mp4? 16.18M
|? ?|? ?├──2.5【實戰(zhàn)】使用keras完成cnn+rnn基礎(chǔ)vqa模型.mp4? 24.39M
|? ?|? ?├──2.6【實戰(zhàn)】基于attention的深度學(xué)習(xí)vqa模型實現(xiàn).mp4? 41.58M
|? ?|? ?└──2.7 本章小結(jié).mp4? 1.67M
└──11-文本相似度計算與文本匹配問題
|? ?├──01-文本相似度計算與文本匹配問題
|? ?|? ?├──1.1 本章概述.mp4? 5.89M
|? ?|? ?├──1.2 文本相似度問題與應(yīng)用.mp4? 9.06M
|? ?|? ?├──1.3 傳統(tǒng)文本相似度計算方式：編輯距離、simhash、word2vec.mp4? 148.01M
|? ?|? ?├──1.4 【實戰(zhàn)】編輯距離計算python實現(xiàn).mp4? 23.46M
|? ?|? ?├──1.5 【實戰(zhàn)】基于simhash的相似文本判斷.mp4? 62.75M
|? ?|? ?├──1.6 【實戰(zhàn)】詞向量word averaging.mp4? 24.75M
|? ?|? ?├──1.7 本章小結(jié).mp4? 2.36M
|? ?|? ?└──第1章文本相似度問題與應(yīng)用場景.pdf? 7.49M
|? ?└──02-基于深度學(xué)習(xí)的文本語義匹配
|? ?|? ?├──2.1 本章概述.mp4? 2.93M
|? ?|? ?├──2.2 基于深度學(xué)習(xí)的句子相似度模型.mp4? 32.12M
|? ?|? ?├──2.3 dssm（deep structured semantic models）模型詳解.mp4? 20.85M
|? ?|? ?├──2.4 drmm（deep relevance matching model）模型詳解.mp4? 21.39M
|? ?|? ?├──2.5【實戰(zhàn)】基于lstm的監(jiān)督學(xué)習(xí)語義表達(dá)抽取.mp4? 81.31M
|? ?|? ?├──2.6【實戰(zhàn)】基于dssm的問題語義相似度匹配案例.mp4? 25.91M
|? ?|? ?├──2.7【實戰(zhàn)】基于drmm的問答匹配案例.mp4? 21.68M
|? ?|? ?├──2.8 本章小結(jié).mp4? 3.94M
|? ?|? ?└──第2章基于深度學(xué)習(xí)的文本語義匹配.pdf? 7.84M
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圖靈 Python算法二期
圖靈 Python算法二期
稀牛-AI人工智能工程師-NLP必備技能
