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Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理

课程内容：
1. Pytorch基础知识
2. 自然语言处理入门
3. 文本预处理
4. HMM和CRF
5. RNN, LSTM, GRU
6. Transformer

适用人群：
1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。
2、希望从事人工智能行业高薪工作的在职人员。
3、对自然语言处理技术感兴趣的相关人员。

基础课程主讲内容包括：
第一章: Pytorch基础知识
1. Pytorch基础元素和函数
2. Pytorch构建神经网络案例
3. Pytorch构建分类器案例
第二章: 自然语言处理入门
1. 介绍NLP的发展历史, 关键时间节点
2. 介绍NLP的行业主流应用和当前热点
第三章: 文本预处理
1. 文本处理的基本方法
2. 文本张量的表示方法
3. 文本的数据分析方法
4. 文本的特征处理方法
5. 文本的数据增强
6. 新闻主题分类任务的案例
第四章: HMM和CRF
1. 介绍HMM的原理和特点
2. 介绍CRF的原理和特点
第五章: RNN系列模型
1. RNN模型介绍和代码实践
2. LSTM模型介绍和代码实践
3. GRU模型介绍和代码实践
4. 注意力机制原理介绍和代码实践
5. 人名分类器的案例
6. 英译法任务的案例
第六章: Transformer
1. 认识Transformer的架构
2. 详解Transformer的输入部分和代码实现
3. 详解Transformer的编码器部分和代码实现
4. 详解Transformer的解码器部分和代码实现
5. 详解Transformer的输出部分和代码实现
6. 基于Transformer架构的copy任务测试
7. 基于Transformer构建语言模型的案例

课程内容：
1. Pytorch基础知识
2. 自然语言处理入门
3. 文本预处理
4. HMM和CRF
5. RNN, LSTM, GRU
6. Transformer

适用人群：
1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。
2、希望从事人工智能行业高薪工作的在职人员。
3、对自然语言处理技术感兴趣的相关人员。

基础课程主讲内容包括：
第一章: Pytorch基础知识
1. Pytorch基础元素和函数
2. Pytorch构建神经网络案例
3. Pytorch构建分类器案例
第二章: 自然语言处理入门
1. 介绍NLP的发展历史, 关键时间节点
2. 介绍NLP的行业主流应用和当前热点
第三章: 文本预处理
1. 文本处理的基本方法
2. 文本张量的表示方法
3. 文本的数据分析方法
4. 文本的特征处理方法
5. 文本的数据增强
6. 新闻主题分类任务的案例
第四章: HMM和CRF
1. 介绍HMM的原理和特点
2. 介绍CRF的原理和特点
第五章: RNN系列模型
1. RNN模型介绍和代码实践
2. LSTM模型介绍和代码实践
3. GRU模型介绍和代码实践
4. 注意力机制原理介绍和代码实践
5. 人名分类器的案例
6. 英译法任务的案例
第六章: Transformer
1. 认识Transformer的架构
2. 详解Transformer的输入部分和代码实现
3. 详解Transformer的编码器部分和代码实现
4. 详解Transformer的解码器部分和代码实现
5. 详解Transformer的输出部分和代码实现
6. 基于Transformer架构的copy任务测试
7. 基于Transformer构建语言模型的案例

课程内容：
1. Pytorch基础知识
2. 自然语言处理入门
3. 文本预处理
4. HMM和CRF
5. RNN, LSTM, GRU
6. Transformer

适用人群：
1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。
2、希望从事人工智能行业高薪工作的在职人员。
3、对自然语言处理技术感兴趣的相关人员。

基础课程主讲内容包括：
第一章: Pytorch基础知识
1. Pytorch基础元素和函数
2. Pytorch构建神经网络案例
3. Pytorch构建分类器案例
第二章: 自然语言处理入门
1. 介绍NLP的发展历史, 关键时间节点
2. 介绍NLP的行业主流应用和当前热点
第三章: 文本预处理
1. 文本处理的基本方法
2. 文本张量的表示方法
3. 文本的数据分析方法
4. 文本的特征处理方法
5. 文本的数据增强
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1. 介绍HMM的原理和特点
2. 介绍CRF的原理和特点
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2. LSTM模型介绍和代码实践
3. GRU模型介绍和代码实践
4. 注意力机制原理介绍和代码实践
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第六章: Transformer
1. 认识Transformer的架构
2. 详解Transformer的输入部分和代码实现
3. 详解Transformer的编码器部分和代码实现
4. 详解Transformer的解码器部分和代码实现
5. 详解Transformer的输出部分和代码实现
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7. 基于Transformer构建语言模型的案例

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