《Al深度学习之自然语言处理顶级实战课程》是专为希望在自然语言处理领域深入学习的学者和开发者设计的，本课程以最新的人工智能技术为基础，通过实战案例，教授如何运用深度学习技术进行自然语言处理，课程内容涵盖从基础到高级的Al深度学习知识，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer等先进模型，以及如何利用这些模型进行文本分类、情感分析等任务，本课程由资深专家授课，结合实际项目经验，旨在帮助学员快速掌握自然语言处理的实战技能。，《Al深度学习之自然语言处理实战课程》以最新AI技术为基础，涵盖词嵌入、循环神经网络等深度学习知识，本课程通过实战案例教学，由资深专家授课，旨在帮助学员快速掌握自然语言处理技能，适合希望在NLP领域深入学习的学者和开发者，通过学习本课程，学员将能够独立完成文本分类、情感分析等任务。
课程目录
章节1： NLP和深度学习的发展概况和最新动态
1. 现在的NLP历史，为什么要学NLP技术？.mp4
2. NLP实现机器学习、聊天机器人、情感分析和语义搜索.mp4
章节2： NLP和PYTHON编程
3. Python环境建设及开发工具安装.mp4
4. PYTHON常用NLP开发包的介绍.mp4
5. Jieba安装、介绍和使用.mp4
6. Stanford NLP 安装、介绍和使用Python环境.mp4
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍和使用.mp4
章节3： 快速掌握NLP技术的分词、词性标记和关键词提取
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
09. 准确分词加载自定义字典分词01.mp4
10. 准确分词加载自定义字典分词02.mp4
11. 动态调整词频和字典，准确分词.mp4
12. 实现词性标注代码和信息提取.mp4
13. 关键命名实体识别，如人名、地名、机构名称等.mp4
14. 介绍Textrank算法原理.mp4
15. 基于Textrank关键词提取.mp4
章节4： 句法与文法
16. 依赖句法和语义依赖分析.mp4
17. 依存句法树分析(子树遍历、递归搜索、叶节点提取等)。).mp4
18. 挖掘名词短语块.mp4
19. 自定义语法和CFG.mp4
章节5： N-挖掘GRAM文本
20. N-GRAM算法介绍.mp4
21. N-GRAM生成正确的词语.mp4
22. TF-介绍了IDF算法的应用.mp4
23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
章节6： 表示嵌入学习和关系
24. 语言模型.mp4
25. 词向量.mp4
26. 对Word2vec算法层次的sofmaxx进行深入了解.mp4
27. 对Word2vec算法负采样有深入的理解.mp4
28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量和词向量训练.mp4
章节7： 积神经网络深度学习卷
29. BP神经网络.mp4
30. 深入学习指卷积神经网络.mp4
31. CNN文本分类.mp4
32. CNN文本分类算法模块.mp4
33. CNN文本分类模型详细数据预处理.mp4
34. CNN文本分类模型经过个人测试和部署.mp4
章节8： 深度学习递归神经网络
35. 递归网络.mp4
36. LSTM.mp4
37. LSTM文本分类原理.mp4
38. LSTM文本分类代码架构代码架构.mp4
39. 详细说明LSTM文本分类代码.mp4
40. 预测和部署LSTM文本分类模型.mp4
章节9： NER技术的特定领域命名实体识别
41. 基于深度学习医疗保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
42. 建立医疗保险命名实体和实体关系体系，命名实体分类规范.mp4
43. 医疗保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
44. 算法模块设计(上)是基于深度学习医疗保险命名实体识别的.mp4
45. 基于医疗保险命名实体识别的深度学习算法模块设计(下).mp4
46. 数据采集、清洗、数据机自动标记和转换为深度学习格式.mp4
47. 数据采集、清洗、数据机自动标记和转换为深度学习格式.mp4
48. 本地Lib库包装模型(上).mp4
49. 本地Lib库包装模型(下).mp4
50. 部署tensorflow培训模型为云服务(上).mp4
51. 为云服务(下)部署tensorflow训练的模型.mp4
52. 算法设计和代码实现1.mp4
53. 算法设计和代码实现2.mp4
54. 代码调试、参数优化和深入分析(深入理解)1.mp4
55. 2.代码调试、参数优化和深入分析(深入理解).mp4
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