视频教程-Ai工程师-自然语言处理实战课程-机器学习

Ai工程师-自然语言处理实战课程

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-Ai工程师-自然语言处理实战课程-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：2206分钟

学习计划：37天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理，基于真实数据集，通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时，20个项目实战，完美覆盖当下热门技术与经典框架实战。学习路线主要包括三大阶段：1.掌握Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法 2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践 3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂，实战案例驱动，提供全部课程所需数据，代码，课件。

 

「课程学习目录」

第1章：课程简介

1.课程简介

2.环境配置

第2章：NLP常用工具包实战

1.Python字符串处理（数据代码下载，需要PC登录下载网盘链接）

2.正则表达式基本语法

3.正则常用符号

4.常用函数介绍

5.NLTK工具包简介

6.停用词过滤

7.词性标注

8.数据清洗实例

9.Spacy工具包

10.名字实体匹配

11.恐怖袭击文本资料分析

12.统计分析结果

13.结巴分词器

14.词云展示

第3章：Pandas工具包实战

1.Pandas概述

2.Pandas基本操作

3.Pandas索引

4.groupby操作

5.数值运算

6.对象操作

7.对象操作2

8.merge操作

9.显示设置

10.数据透视表

11.时间操作

12.时间序列操作

13.Pandas常用操作

14.Pandas常用操作2

15.Groupby操作延伸

16.字符串操作

17.索引进阶

18.Pandas绘图操作

19.大数据处理技巧

第4章：案例实战：商品信息可视化与文本分析

1.任务概述

2.商品类别划分

3.商品类别可视化展示

4.描述长度对价格的影响

5.词云展示

6.tf-idf结果

7.降维可视化展示

8.聚类与主题模型

第5章：贝叶斯算法

1.贝叶斯算法概述

2.贝叶斯推导实例

3.贝叶斯拼写纠错实例

4.垃圾邮件过滤实例

5.贝叶斯实现拼写检查器

第6章：新闻分类任务实战

1.文本分析与关键词提取

2.相似度计算

3.新闻数据与任务简介

4.TF-IDF关键词提取

5.LDA建模

6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

第7章：HMM隐马尔科夫模型

1.马尔科夫模型

2.隐马尔科夫模型基本出发点

3.组成与要解决的问题

4.暴力求解方法

5.复杂度计算

6.前向算法

7.前向算法求解实例

8.Baum-Welch算法

9.参数求解

10.维特比算法

第8章：HMM工具包实战

1.hmmlearn工具包

2.工具包使用方法

3.中文分词任务

4.中文分词任务

第9章：走进深度学习-神经网络算法

1.深度学习概述

2.挑战与常规套路

3.用K近邻来进行分类

4.超参数与交叉验证

5.线性分类

6.损失函数

7.正则化惩罚项

8.softmax分类器

第10章：神经网络整体架构

1.最优化形象解读

2.最优化问题细节

3.反向传播

4.整体架构

5.实例演示

6.过拟合解决方案

第11章：语言模型

1.语言模型

2.语言模型

3.词向量

4.神经网络模型

5.Hierarchical Softmax

6.CBOW模型实例

7.CBOW求解目标

8.锑度上升求解

9.负采样模型

第12章：使用Gemsim构建词向量

1.使用Gensim库构造词向量

2.维基百科中文数据处理

3.Gensim构造word2vec模型

4.测试模型相似度结果

第13章：基于word2vec的分类任务

1.影评情感分类

2.基于词袋模型训练分类器

3.准备word2vec输入数据

4.使用gensim构建word2vec词向量

第14章：NLP-文本特征方法对比

1.任务概述

2.词袋模型

3.词袋模型分析

4.TFIDF模型

5.word2vec词向量模型

6.深度学习模型

第15章：递归网络模型

1.递归神经网络（RNN）概述

2.RNN网络细节

3.LSTM网络架构

第16章：卷积网络模型

1.卷积神经网络的应用

2.卷积层解释

3.卷积计算过程

4.pading与stride

5.卷积参数共享

6.池化层原理

第17章：Tensorflow基本操作

1.Tensorflow简介与安装

2.Tensorflow中的变量

3.变量常用操作

4.实现线性回归算法

5.Mnist数据集简介

6.逻辑回归算法

第18章：Tensorflow卷积神经网络

1.神经网络结构

2.卷积网络结构基本定义

3.卷积神经网络迭代

4.Cifar-10图像分类任务

第19章：RNN递归神经网络实战

1.RNN网络基本架构

2.实现RNN网络架构

3.RNN实现自己的小demo

4.RNN预测时间序列

第20章：项目实战：CNN应用于文本分类任务

1.CNN应用于文本分类任务

2.文本分类任务特征定义

3.卷积网络定义

4.完成预测分类任务

第21章：项目实战：LSTM情感分析

1.RNN网络架构

2.LSTM网络架构

3.使用LSTM进行情感分类

4.情感数据集处理

5.基于word2vec的LSTM模型

第22章：项目实战：NLP-相似度模型

1.任务概述

2.数据展示

3.正负样本制作

4.数据预处理

5.网络模型定义

6.基于字符的训练

7.基于句子的相似度训练

第23章：Seq2Seq网络架构

1.Seq2Seq网络架构

2.Seq2Seq网络架构

3.Seq2Seq基本模型

4.Attention机制

第24章：项目实战：对话机器人

1.效果演示

2.参数配置与数据加载

3.数据处理

4.词向量与投影

5.seq网络

6.网络训练

第25章：项目实战：动手打造自己的输入法

1.数据准备

2.网络结构概述

3.加载数据

4.训练测试模型

第26章：项目实战：机器人写唐诗

1.任务概述与环境配置

2.参数配置

3.数据预处理模块

4.batch数据制作

5.RNN模型定义

6.完成训练模块

7.完成训练模块

8.测试唐诗生成效果

第27章：项目实战：NMT机器翻译框

1.机器翻译框架概述

2.参数设置

3.数据加载

4.网络结构定义

5.训练模型

第28章：项目实战：LSTM时间序列预测任务

1.时间序列模型

2.网络结构与参数定义

3.构建LSTM模型

4.训练模型与效果展示

5.多序列预测结果

6.股票数据预测

7.数据预处理

8.预测结果展示

第29章：项目实战：Keras文本分类实战

1.文本数据读取预处理

2.基本模型

3.Embeeding-layer效果

4.准备词向量数据

5.词嵌入训练结果

6.加入LSTM层效果

7.加入卷积层效果

8.参数调优

第30章：项目实战：地址邮编多序列任务

1.数据与目标

2.字符表制作

3.数据读取

4.数据增强

5.网络模型

6.测试效果

第31章：项目实战：基于Keras的序列网络实战

1.网络模型解读

2.数据介绍与读取

3.配置文件制作

4.编码器模型

5.解码器模型

6.制作训练batch数据

7.测试数据准备

8.完成测试模块

第32章：项目实战：Keras实战模板总结

1.模板目录结构

2.模型与训练结构

3.评论数据集与任务目标

4.数据准备

5.模型整体架构

6.准备模型

7.训练网络

8.多标签训练

 

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「你可以收获什么？」

掌握Python自然语言处理常用工具包使用方法

掌握NLP必备经典算法原理与应用方法

熟练使用深度学习框架进行NLP任务建模

熟练应用Tensorflow与keras框架到实际任务中

 

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