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- 课程大纲
适合人群:
这些直播课非常适合于对深度学习应用于自然语言处理感兴趣的软件工程师、数据科学家、分析师和统计学者。代码示例是用Python撰写的,因此熟悉Python或其他面向对象编程语言会很有帮助
你将会学到:
机器学习应用的自然语言数据预处理 用word2vec将自然语言转换为数值表示 等
课程简介:
自然语言处理的深度学习直播课是使用深度学习模型处理自然语言数据的直观介绍。是使用深度学习处理自然语言的简介。这些课程通过互动的、实际操作的Jupyter notbokke示例对基本理论进行生动直观的解释。示例使用Python和Keras,这是流行的深度学习库TensorFlow的高级API。在前期课程中,我们讨论了处理自然语言数据的细节,包括如何将自然语言转换为可以通过机器学习方法轻松处理的数值表示。在后面的课程中,我们将学习利用先进的深度学习架构来使用自然语言数据进行预测。
本节LiveLesson的配套材料获取链接
https://github.com/the-deep-learners/TensorFlow-LiveLessons/.
课程大纲-面向自然语言处理的深度学习
第1章自然语言处理的深度学习:导论(3分钟1节)
第2章第1课:深度学习应用于自然语言处理的力与美(52分钟7节)
第3章第2课:词向量(1小时13分钟5节)
第4章第3课:建模自然语言数据(1小时43分钟5节)
第5章第4课:递归神经网络(35分钟5节)
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