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贪心-自然语言处理高级魔鬼训练营第八期|重磅首发(SVIP)

2022-05-18 21,710
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详情介绍

贪心-自然语言处理高级魔鬼训练营第八期|重磅首发(SVIP)


贪心-自然语言处理高级魔鬼训练营课程介绍:

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言,处理包含理解、转化、生成等过程.本课程是前所未有的NLP魔鬼训练营,带你全面剖析自然语言处理领域前沿技术:预训练、对话系统、文本生成、知识图谱、信息抽取等.

课程目录:

┣━━01.视频 [58G]
┃ ┣━━1任务1概论算法复杂度逻辑回归与正则1_.vep [318.3M]
┃ ┣━━2任务2概论算法复杂度逻辑回归与正则2_.vep [270.7M]
┃ ┣━━3任务3概论算法复杂度逻辑回归与正则3_.vep [177.9M]
┃ ┣━━4任务4概论算法复杂度逻辑回归与正则4_.vep [255.8M]
┃ ┣━━5任务5概论算法复杂度逻辑回归与正则5_.vep [196M]
┃ ┣━━6任务6概论算法复杂度逻辑回归与正则6_.vep [207.7M]
┃ ┣━━7任务7经典数据结构与算法之动态规划问题讲解1_.vep [268.8M]
┃ ┣━━8_任务8经典数据结构与算法之动态规划问题讲解2_.vep [276.7M]
┃ ┣━━9_任务9经典数据结构与算法之动态规划问题讲解3_.vep [390.7M]
┃ ┣━━10_任务10DecisionTreeRandomForestXGBoost1_.vep [353.5M]
┃ ┣━━11_任务11DecisionTreeRandomForestXGBoost2_.vep [345.4M]
┃ ┣━━12_任务12DecisionTreeRandomForestXGBoost3_.vep [332.1M]
┃ ┣━━13_任务13DecisionTreeRandomForestXGBoost4_.vep [155.2M]
┃ ┣━━14_任务14DecisionTreeRandomForestXGBoost5_.vep [307.8M]
┃ ┣━━15_任务15Ensemble模型实战1_.vep [267.6M]
┃ ┣━━16_任务16Ensemble模型实战2_.vep [179.8M]
┃ ┣━━17_任务17FromWordEmbeddingsToDocumentDistances1_.vep [283.2M]
┃ ┣━━18_任务18FromWordEmbeddingsToDocumentDistances2_.vep [309.5M]
┃ ┣━━19_任务19XGBoostAScalableTreeBoostingSystem_.vep [357.5M]
┃ ┣━━20_任务20生活中的优化问题1_.vep [308.8M]
┃ ┣━━21_任务21生活中的优化问题2_.vep [273.8M]
┃ ┣━━22_任务22凸优化11_.vep [147.5M]
┃ ┣━━23_任务23凸优化12_.vep [246.2M]
┃ ┣━━24_任务24凸优化13_.vep [327.5M]
┃ ┣━━25_任务25凸优化14_.vep [240.7M]
┃ ┣━━26_任务26凸优化15_.vep [325.1M]
┃ ┣━━27_任务27凸优化16_.vep [253.3M]
┃ ┣━━28_任务28SimplexMethod与LP实战1_.vep [404.7M]
┃ ┣━━29_任务29SimplexMethod与LP实战2_.vep [229.2M]
┃ ┣━━30_任务30SimplexMethod与LP实战3_.vep [236.9M]
┃ ┣━━31_任务31凸优化21_.vep [306.4M]
┃ ┣━━32_任务32凸优化22_.vep [366.9M]
┃ ┣━━33_任务33凸优化23_.vep [294.1M]
┃ ┣━━34_任务34LPQP以及它们的Dual1_.vep [192.9M]
┃ ┣━━35_任务35LPQP以及它们的Dual2_.vep [246.8M]
┃ ┣━━36_任务36Adamamethodforstochasticoptimization1_.vep [163.6M]
┃ ┣━━37_任务37Adamamethodforstochasticoptimization2_.vep [261.9M]
┃ ┣━━38_任务38文本表示1_.vep [148.7M]
┃ ┣━━39_任务39文本表示2_.vep [284.4M]
┃ ┣━━40_任务40文本表示3_.vep [346.5M]
┃ ┣━━41_任务41文本表示4_.vep [324.3M]
┃ ┣━━42_任务42文本表示5_.vep [266.8M]
┃ ┣━━43_任务43各类文本相似度计算技术的Survey1_.vep [299.1M]
┃ ┣━━44_任务44各类文本相似度计算技术的Survey2_.vep [170.3M]
┃ ┣━━45_任务45搜索引擎技术介绍1_.vep [167.7M]
┃ ┣━━46_任务46搜索引擎技术介绍2_.vep [373.6M]
┃ ┣━━47_任务47SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术1_.vep [202.9M]
┃ ┣━━48_任务48SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术2_.vep [273M]
┃ ┣━━49_任务49SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术3_.vep [260.7M]
┃ ┣━━50_任务50SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术4_.vep [242.4M]
┃ ┣━━51_任务51SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术5_.vep [274.6M]
┃ ┣━━52_任务52SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术6_.vep [217.9M]
┃ ┣━━53_任务53问答系统的搭建完整流程相似度匹配排序文本预处理等1_.vep [417.1M]
┃ ┣━━54_任务54问答系统的搭建完整流程相似度匹配排序文本预处理等2_.vep [226.9M]
┃ ┣━━55_任务55SkipGram源代码解读1_.vep [407.3M]
┃ ┣━━56_任务56SkipGram源代码解读2_.vep [417.6M]
┃ ┣━━57. 任务57:Evaluation methods for unsupervised word embeddings.vep [463.4M]
┃ ┣━━58. 任务58:EM算法和HMM-1.vep [294.6M]
┃ ┣━━59. 任务59:EM算法和HMM-2.vep [432M]
┃ ┣━━60. 任务60:EM算法和HMM-3.vep [340.1M]
┃ ┣━━61. 任务61:EM算法和HMM-4.vep [442.7M]
┃ ┣━━62. 任务62:EM算法和HMM-5.vep [397.9M]
┃ ┣━━63. 任务63:代码实战:如何基于HMM实现词性分析器?(POS tagger)-1.vep [212.3M]
┃ ┣━━64. 任务64:代码实战:如何基于HMM实现词性分析器?(POS tagger)-2.vep [429.5M]
┃ ┣━━65. 任务65:结巴分词的应用以及底层原理剖析-1.vep [212.1M]
┃ ┣━━66. 任务66:结巴分词的应用以及底层原理剖析-2.vep [273.7M]
┃ ┣━━67. 任务67:Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging.vep [340.6M]
┃ ┣━━68. 任务68:CRF模型-1.vep [238.4M]
┃ ┣━━69. 任务69:CRF模型-2.vep [247.5M]
┃ ┣━━70. 任务70:CRF模型-3.vep [344M]
┃ ┣━━71. 任务71:CRF模型-4.vep [239.7M]
┃ ┣━━72. 任务72:CRF模型-5.vep [215.4M]
┃ ┣━━73. 任务73:项目一讲解-1.vep [365.2M]
┃ ┣━━74. 任务74:项目一讲解-2.vep [483.2M]
┃ ┣━━75. 任务75-代码实战:基于LSTM-CRF的命名实体识别.vep [512.6M]
┃ ┣━━76_任务76RNNLSTM模型可视化1_.vep [428.6M]
┃ ┣━━77_任务77RNNLSTM模型可视化2_.vep [342.4M]
┃ ┣━━78_任务78RNNLSTM模型可视化3_.vep [413.8M]
┃ ┣━━79_任务79RNNLSTM模型可视化4_.vep [463.8M]
┃ ┣━━80_任务80RNNLSTM模型可视化5_.vep [227.3M]
┃ ┣━━81_任务81Pytorch讲解1_.vep [596.4M]
┃ ┣━━82_任务82Pytorch讲解2_.vep [308.2M]
┃ ┣━━83任务83Word2vec重点回顾1_.vep [217.9M]
┃ ┣━━84_任务84Word2vec重点回顾2_.vep [252.6M]
┃ ┣━━85_任务85GPU的使用与环境搭建基于pytorch的简单的神经网络搭建1_.vep [341M]
┃ ┣━━86_任务86GPU的使用与环境搭建基于pytorch的简单的神经网络搭建2_.vep [149.8M]
┃ ┣━━87_任务87第一二次小作业讲解1_.vep [334M]
┃ ┣━━88_任务88第一二次小作业讲解2_.vep [357.1M]
┃ ┣━━89_任务89Seq2SeqAttentionPointerNetwork1_.vep [368.6M]
┃ ┣━━90_任务90Seq2SeqAttentionPointerNetwork2_.vep [436.2M]
┃ ┣━━91_任务91Seq2SeqAttentionPointerNetwork3_.vep [322.5M]
┃ ┣━━92_任务92Seq2SeqAttentionPointerNetwork4_.vep [430.2M]
┃ ┣━━93_任务93Seq2SeqAttentionPointerNetwork5_.vep [482.1M]
┃ ┣━━94_任务94IntroductiontoTransferLearing1_.vep [276.8M]
┃ ┣━━95_任务95IntroductiontoTransferLearing2_.vep [408.9M]
┃ ┣━━96_任务96SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks_.vep [351.2M]
┃ ┣━━97_任务97文本摘要1_.vep [257.3M]
┃ ┣━━98_任务98文本摘要2_.vep [378M]
┃ ┣━━99_任务99文本摘要3_.vep [360.9M]
┃ ┣━━100_任务100文本摘要4_.vep [411.9M]
┃ ┣━━101_任务101文本摘要5_.vep [548.6M]
┃ ┣━━102_任务102LSTM的实现源码讲解1_.vep [272M]
┃ ┣━━103_任务103LSTM的实现源码讲解2_.vep [319M]
┃ ┣━━104_任务104GetToThePoint_.vep [530.1M]
┃ ┣━━105_任务105TransformerBERT1_.vep [467.6M]
┃ ┣━━106_任务106TransformerBERT2_.vep [540.6M]
┃ ┣━━107_任务107TransformerBERT3_.vep [392.1M]
┃ ┣━━108_任务108TransformerBERT4_.vep [521.7M]
┃ ┣━━109_任务109TransformerBERT5_.vep [348.2M]
┃ ┣━━110_任务110BERT的训练与实战1_.vep [497.1M]
┃ ┣━━111_任务111BERT的训练与实战2_.vep [416.6M]
┃ ┣━━112_任务112基于Transformer的机器翻译1_.vep [372.1M]
┃ ┣━━113_任务113基于Transformer的机器翻译2_.vep [424.1M]
┃ ┣━━114_任务114BERTPretrainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding_.vep [231.1M]
┃ ┣━━115_任务115Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART1_.vep [358.5M]
┃ ┣━━116_任务116Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART2_.vep [568.1M]
┃ ┣━━117_任务117Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART3_.vep [515.7M]
┃ ┣━━118_任务118Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART4_.vep [427.9M]
┃ ┣━━119_任务119Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART5_.vep [451M]
┃ ┣━━120_任务120reviewXLNET应用在文本分类1_.vep [290.1M]
┃ ┣━━121_任务121reviewXLNET应用在文本分类2_.vep [183M]
┃ ┣━━122_任务122review项目二讲解1_.vep [428.1M]
┃ ┣━━123_任务123review项目二讲解2_.vep [203.2M]
┃ ┣━━124任务124Lecture任务型对话系统开放领域对话系统1_.vep [310.2M]
┃ ┣━━125任务125Lecture任务型对话系统开放领域对话系统2_.vep [471.9M]
┃ ┣━━126任务126Lecture任务型对话系统开放领域对话系统3_.vep [391.6M]
┃ ┣━━127任务127Lecture任务型对话系统开放领域对话系统4_.vep [363.8M]
┃ ┣━━128_任务128Lecture任务型对话系统开放领域对话系统5_.vep [360M]
┃ ┣━━129任务129review对话系统中的nlg1_.vep [291.6M]
┃ ┣━━130任务130review对话系统中的nlg2_.vep [315.8M]
┃ ┣━━131任务131review对话系统中的nlu1_.vep [380.3M]
┃ ┣━━132任务132review对话系统中的nlu2_.vep [594.6M]
┃ ┣━━133任务133paperEfficientLargeScaleDomainClassificationwithPersonalizedAttention_.vep [396.4M]
┃ ┣━━134任务134Lecture模型压缩低资源学习1_.vep [332.8M]
┃ ┣━━135任务135Lecture模型压缩低资源学习2_.vep [432.1M]
┃ ┣━━136任务136Lecture模型压缩低资源学习3_.vep [583M]
┃ ┣━━137任务137Review论文阅读ALBert_.vep [240.5M]
┃ ┣━━138任务138Lecture信息抽取1_.vep [253.1M]
┃ ┣━━139任务139Lecture信息抽取2_.vep [150.1M]
┃ ┣━━140任务140Lecture信息抽取3_.vep [270.5M]
┃ ┣━━141任务141Lecture信息抽取4_.vep [304.3M]
┃ ┣━━142任务142Lecture信息抽取5_.vep [313.5M]
┃ ┣━━143任务143Review低资源下NLP应用1_.vep [280M]
┃ ┣━━144任务144Review低资源下NLP应用2_.vep [199.8M]
┃ ┣━━145任务145Review项目三机器翻译项目讲解1_.vep [382.5M]
┃ ┣━━146任务146Review项目三机器翻译项目讲解2_.vep [165.1M]
┃ ┣━━147任务147Lecture信息抽取21_.vep [246.5M]
┃ ┣━━148任务148Lecture信息抽取22_.vep [284M]
┃ ┣━━149任务149Lecture信息抽取23_.vep [392.3M]
┃ ┣━━150任务150Lecture信息抽取24_.vep [437.5M]
┃ ┣━━151任务151Lecture信息抽取25_.vep [345.1M]
┃ ┣━━152任务152Lecture信息抽取26_.vep [255.5M]
┃ ┣━━153任务153Review命名实体识别代码实战BERTBILSTMCRF1_.vep [415M]
┃ ┣━━154任务154Review命名实体识别代码实战BERTBILSTMCRF2_.vep [279.3M]
┃ ┣━━155任务155Lecture知识图谱1_.vep [543M]
┃ ┣━━156任务156Lecture知识图谱2_.vep [530.6M]
┃ ┣━━157任务157Review知识图谱在推荐系统中的应用1_.vep [296.5M]
┃ ┣━━158任务158Review知识图谱在推荐系统中的应用2_.vep [541.9M]
┃ ┣━━159任务159review项目四讲解_.vep [383.6M]
┃ ┣━━160任务160Lecture图神经网络1_.vep [628.1M]
┃ ┣━━161任务161Lecture图神经网络2_.vep [624M]
┃ ┣━━162任务162Lecture图神经网络3_.vep [359.3M]
┃ ┣━━163任务163Lecture图神经网络4_.vep [645.8M]
┃ ┣━━164任务164Review项目五讲解_.vep [597.8M]
┃ ┣━━165任务165Lecture概率图模型1_.vep [553.9M]
┃ ┣━━166任务166Lecture概率图模型2_.vep [211.8M]
┃ ┣━━167任务167Lecture概率图模型3_.vep [325.4M]
┃ ┣━━168任务168Lecture概率图模型4_.vep [359.8M]
┃ ┣━━169任务169ReviewBayesianneuralnetwork_.vep [603.8M]
┃ ┣━━170任务170ReviewMCMC之MetroplisHasting算法1_.vep [569.8M]
┃ ┣━━171任务171ReviewMCMC之MetroplisHasting算法2_.vep [382.7M]
┃ ┣━━172任务172review就业指导1_.vep [323.3M]
┃ ┗━━173任务173review就业指导2_.vep [337.8M]
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