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自然語言處理之AI深度學習頂級實戰課程視頻教程下載。 本課程將首先介紹自然語言處理的發展現狀與挑戰，同時，講解深度學習和自然語言處理的結合應用。除了基本算法外，本課程還配備實踐環節，從一些典型的方向：機器翻譯、文本分類、問答等。最后，將和大家討論NLP的行業展望以及和各行各業的結合，比如醫療行業等。
課程章節
章節1：NLP和深度學習發展概況和最新動態
課時1：NLP歷史現在及為什么需要學習NLP技術
課時2：NLP實現機器學習，聊天機器人，情感分析和語義搜索
章節2：NLP與PYTHON編程
課時3：Python環境搭建及開發工具安裝
課時4：NLP常用PYTHON開發包的介紹
課時5：Jieba安裝、介紹及使用
課時6：Stanford NLP 在Python環境中安裝、介紹及使用
課時7：Hanlp 在Python環境中安裝、介紹及使用
章節3：快速掌握NLP技術之分詞、詞性標注和關鍵字提取
課時8：分詞、詞性標注及命名實體識別介紹及應用
課時9：準確分詞之加載自定義字典分詞01
課時10：準確分詞之加載自定義字典分詞02
課時11：準確分詞之動態調整詞頻和字典
課時12：詞性標注代碼實現及信息提取
課時13：人名、地名、機構名等關鍵命名實體識別
課時14：TextRank算法原理介紹
課時15：基于TextRank關鍵詞提取
章節4： 句法與文法
課時16：依存句法與語義依存分析
課時17：依存句法樹解析（子樹遍歷，遞歸搜索，葉子節點提取等）
課時18：名詞短語塊挖掘
課時19：自定義語法與CFG
章節5： N-GRAM文本挖掘
課時20：N-GRAM算法介紹
課時21：N-GRAM生成詞語對
課時22：TF-IDF算法介紹應用
課時23：基于TF-IDF挖掘符合語言規范的N-GRAM
章節6： 表示學習與關系嵌入
課時24：語言模型
課時25：詞向量
課時26：深入理解Word2vec算法層次sofmax
課時27：深入理解Word2vec算法負采樣
課時28：6.4 基于Word2vec技術的詞向量、字向量訓練
章節7： 深度學習之卷積神經網絡
課時29：BP神經網絡
課時30：徹底理解深度學習指卷積神經網絡
課時31：CNN文本分類
課時32：CNN文本分類算法模塊
課時33：CNN文本分類模型詳解數據預處理
課時34：CNN文本分類模型測試與部署
章節8： 深度學習之遞歸神經網絡
課時35：遞歸網絡
課時36：LSTM
課時37：LSTM文本分類原理
課時38：LSTM文本分類代碼架構
課時39：LSTM文本分類代碼詳解
課時40：LSTM文本分類模型預測與部署
章節9： 特定領域命名實體識別NER技術
課時41：基于深度學習醫藥保險命名實體識別課題背景介紹
課時42：醫藥保險命名實體和實體關系體系建立和命名實體分類規范
課時43：醫藥保險命名實體識別相關前沿技術和難點
課時44：基于深度學習醫藥保險命名實體識別的算法模塊設計(上)
課時45：基于深度學習醫藥保險命名實體識別的算法模塊設計（下）
課時46：數據的采集，清洗，數據機器自動標注及轉化為深度學習格式（上）
課時47：數據的采集，清洗，數據機器自動標注及轉化為深度學習格式（下）
課時48：模型本地Lib庫封裝（上）
課時49：模型本地Lib庫封裝（下）
課時50：部署tensorflow訓練好的模型為云服務（上）
課時51：部署tensorflow訓練好的模型為云服務（下）
課時52：算法設計及代碼實現1
課時53：算法設計及代碼實現2
課時54：代碼調試，參數優化及深度剖析（深入理解）1
課時55：代碼調試，參數優化及深度剖析（深入理解）2
1.軟件源碼推廣展示：目的展示軟件相關功能，接收技術學習者測試、測評；
2.教程課程信息展示：展示課程信息，傳授課程各階段內容；
3.設計素材圖片展示：展示素材設計理念、思維方式、傳播設計理念；
4.福利優惠信息展示：分享各類最新的福利信息，各種優惠信息展示；
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