自然语言处理实战及进阶应用【共25课时】_NLP自然语言处理课程-51CTO学堂

TIGT认证讲师讲师评分5.0学员5305课程9

人工智能讲师，华为HCIP人工智能工程师。在机器学习/数据挖掘领域方面有着丰富的实战经验，曾独立开发基于环境大数据的相关智能溯源算法。

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课程介绍
课程大纲试看
讲师好课8

适合人群：

机器学习，深度学习，自然语言处理领域研究者，包括大学生和研究生希望在自然语言处理方面有突破等

你将会学到：

掌握基于ChatGPT的生成式应用，理解基于Pytorch深度学习的的自然语言处理的核心技术

课程简介：

本课程是关于人工智能技术中自然语言处理的系列课程。本系列以ChatGPT的应用为基础，详细介绍了自然语言处理的基本概念、基础技、核心技术和预训练模型等内容进行讲解，理论联系实际，采用大量丰富案例，力求深入浅出，帮助大家快速理解自然语言处理的基本原理和关键技术。本课程系列课程的第二部分，主要讲述Pytorch深度学习框架、文本向量分布式表示方法，以及基于深度学习模型算法完成自然语言处理任务。

NLP进阶.jpg

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课程大纲-自然语言处理实战及进阶应用

资料下载

第1章文本向量的分布式表示方法(2小时25分钟7节)
1-1
词向量的共现矩阵表示
「仅限付费用户」点击下载“04 文本向量的分布式表示方法.pdf”
[13:17]开始学习
1-2
神经网络语言模型的原理介绍神经网络语言模型的基本原理
[38:25]开始学习
1-3
CBOW和Skip-Gram模型的原理介绍CBOW和Skip-Gram模型的原理和训练过程
[19:53]开始学习
1-4
中文文本词向量模型的数据加载介绍使用gensim训练中文词向量的过程
「仅限付费用户」点击下载“中文词向量训练.pdf”
[21:29]开始学习
1-5
中文词向量模型的训练
[21:44]开始学习
1-6
中文词向量模型的使用
[08:18]开始学习
1-7
词向量模型的高维理解
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit12_词向量总结.pdf”
[21:54]开始学习
第2章Pytorch深度学习框架(1小时6分钟3节)
2-1
Pytorch的安装和使用
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit21_Pytorch的安装和使用 .pdf”
[21:44]开始学习
2-2
梯度下降与反向传播
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit22_梯度下降与反向传播.pdf”
[20:42]开始学习
2-3
Pytorch中的数据加载
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit23_Pytorch中的数据加载.pdf”
[24:09]开始学习
第3章FastText文本分类模型(48分钟2节)
3-1
FastText文本分类模型概述
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit24_FastText概述.pdf”
[24:09]开始学习
3-2
FastText中文文本分类
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit25_FastText中文文本分类.pdf”
[24:05]开始学习
第4章卷积神经网络模型(1小时10分钟3节)
4-1
卷积运算及其应用
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit26_卷积运算.pdf”
[20:28]开始学习
4-2
卷积神经网络概述
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit27_卷积神经网络概述.pdf”
[22:56]开始学习
4-3
TextCNN的原理和实现
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit28_TextCNN的原理和实现.pdf”
[26:52]开始学习
第5章TextCNN实现中文文本分类(1小时25分钟4节)
5-1
基于TextCNN的中文文本分类(一)
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit29_基于TextCNN的中文文本分类(一).pdf”
[21:16]开始学习
5-2
基于TextCNN的中文文本分类(二)
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit30_基于TextCNN的中文文本分类(二).pdf”
[22:39]开始学习
5-3
基于TextCNN的中文文本分类(三)
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit31_基于TextCNN的中文文本分类(三).pdf”
[21:20]开始学习
5-4
基于TextCNN的中文文本分类(四)
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit32_基于TextCNN的中文文本分类(四).pdf”
[20:31]开始学习
第6章TextRNN实现中文分布分类(2小时10分钟6节)
6-1
循环神经网络概述
「仅限付费用户」点击下载“自然语言处理_unit33_循环神经网络RNN.pdf”
[20:49]开始学习

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