NLP实战高手课

讲师介绍: 众微科技AI Lab技术负责人、阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士

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01 | 课程介绍

02 | 内容综述

03 | AI概览:宣传片外的人工智能

04 | AI项目流程:从实验到落地

05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向

06 | NLP应用:智能问答系统

07 | NLP应用:文本校对系统

08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?

09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?

10 | 深度学习与硬件:CPU

11 | 深度学习与硬件:GPU

12 | 深度学习与硬件:TPU

13 | AI项目部署:基本原则

14 | AI项目部署:框架选择

15 | AI项目部署:微服务简介

16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?

17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数

18 | 神经网络基础:训练神经网络

19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成

20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?

21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程

22 | RNN简介:RNN和LSTM

23 | CNN:卷积神经网络是什么?

24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?

25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算

26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?

27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?

28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?

29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?

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