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Java视频教程名称： 自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程 AI视频教程
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集数合计：9章
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Java视频教程详情描述： * ^/ @$ k. h: f
A0289《自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程》5年以上的AI核心算法研发工作经历，南京东南大学计算机硕士，曾在电信，卫宁等公司担任高级算法工程师，数据科学家和AI部门负责人。负责深度学习，机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地，对自然语言处理，图像处理，数据挖掘，机器学习，深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目，授课经验丰富，善于培养学生的思维能力，创新能力，获得广大学员一致好评，具有很高的人气。4 f9 }4 ?( c7 t8 S& b3 _8 t
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6 t1 T5 \$ h) L( _Java视频教程目录：
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4 ~: X$ V2 K9 h0 \8 W7 U9 }├─章节5： N-GRAM文本挖掘! q7 x" D/ S! m- U% ]2 a
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
" v5 S, r6 T3 K) u* k! J│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4/ ?! q5 j& \4 g, Z
│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp40 I1 d, }! ~0 I2 R% y5 V* \
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
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, q J" ~) m7 F t├─章节6： 表示学习与关系嵌入* x: V9 p# B, p' D: Y) `
│ 24. 语言模型.mp4, o* Q7 w& f/ J- [+ j
│ 25. 词向量.mp4
$ |* m$ c# N/ J# B( Y m│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
3 m- R/ \1 X* `8 r│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4# R& i7 w3 ^' T" r4 d( {9 g
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4) V! i: f6 _2 K! e7 ~- L9 U
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2 E7 i P" N x2 I├─章节7： 深度学习之卷积神经网络
9 ] K. ^7 _4 u6 ~│ 29. BP神经网络.mp41 F8 I( d: K/ A+ ]. v
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4# [1 T! R! }6 v
│ 31. CNN文本分类.mp4
% I# {/ ]- A W( V2 {+ ^│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4
7 p- ^* }$ m+ x( h1 r│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
* |/ L. C; Y0 p: \│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4
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├─章节8： 深度学习之递归神经网络3 i* V$ e' I. b: \2 g( h9 f
│ 35. 递归网络.mp4- O, X) T( ^! _; D$ R
│ 36. LSTM.mp4" ]% X/ J6 t1 b% Y% k) z
│ 37. LSTM文本分类原理.mp4
2 x2 I2 B9 G3 t│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
6 e( j4 r6 d% g W9 L7 q+ {( t│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4
. z1 P7 `4 _$ s# j│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
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7 R& h6 f1 e8 ?0 }├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术$ N7 e( k# C: Y% N
│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
# m1 e: H; q* s$ _6 L! D│ 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4
a) ?) M+ S# x( ]2 S+ ^& e% u8 F+ r│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp45 X& N M* V/ t. t( Y( Z4 w/ s+ F
│ 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4% z, b# [. L2 f+ z' j
│ 45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4
! u% h- s$ G1 O3 t, C0 p3 |% a8 ]│ 46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4' L) k$ @4 p u, R6 w
│ 47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
# D' G# X& C- |' w$ H& }: E5 \3 ^/ T│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4; [( M' Q6 m$ a/ F. q* i5 T
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4! W" m0 M6 Z1 M q8 G
│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp42 o& u6 T: _9 K3 U4 _& H* ^4 m
│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4# M$ A" a+ A5 m" I& {' E
│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4- D3 B: K/ Y4 R% d0 W$ d+ ]
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp41 \- ?- H7 x. o1 z! Q
│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
" J6 m6 G2 d5 h. Y; ^│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4
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& a8 c' a. P A9 n* j/ F├─源码! T. S5 z' R7 l& G: e* ]
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├─自然语言处理-配套课件链接.docx
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发表于 2018-12-14 12:38:34
发表于 2018-12-14 15:34:35
