后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年

halk · 发表于 2023-8-26 03:23:00

├─第01章问答摘要与推理-项目简介
│  ├─第1节 1-1项目和课程内容介绍
│  │    Lecture.pdf
│  │    第1节 1-1项目和课程内容介绍.mp4
│  │
│  └─第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解
│       Lecture-2.pdf
│       第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解.mp4
│
├─第02章问答摘要与推理-代码实操Word2vec
│  ├─第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec
│  │    第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec.mp4
│  │    随堂代码.zip
│  │    随堂资料.txt
│  │
│  └─第3节 2-2项目研讨课Ⅰ
│       第3节 2-2项目研讨课I.mp4
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├─第03章问答摘要与推理-Seq2Seq
│  ├─第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)
│  │    Lecture-02-seq2seq-attention.pdf
│  │    第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention).mp4
│  │
│  └─第2节 3-2项目研讨课Ⅱ
│       第2节 3-2项目研讨课Ⅱ.mp4
│       课堂PPT及代码.zip
│
├─第04章问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq
│  ├─第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现
│  │    4-1课堂讲义及代码.zip
│  │    第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现.mp4
│  │
│  └─第2节作业指导：预训练词向量与embedding搭建
│       20191013研讨课.zip
│       第2节作业指导：预训练词向量与embedding搭建.mp4
│
├─第05章问答摘要与推理-模型训练
│  ├─第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择
│  │    lecture-3.ipynb.zip
│  │    第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择.mp4
│  │
│  └─第2节 5-2Model搭建
│    │  20191020PPT及代码.zip
│    │  第2节 5-2Model搭建.mp4
│    │
│    └─20191020PPT及代码
│             点击获取更多资源.url
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├─第06章问答摘要与推理-Extractive Text Summarization
│  ├─第1节抽提式文本摘要相关算法详解
│  │    6-1PPT及随堂代码.zip
│  │    第1节抽提式文本摘要相关算法详解.mp4
│  │
│  └─第2节 pgn网络搭建
│       6-2随堂课件及代码.zip
│       第2节 pgn网络搭建.mp4
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├─第07章文本生成问题前沿算法
│  ├─第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要
│  │    7-1PPT及课堂代码.zip
│  │    第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要.mp4
│  │
│  └─第2节 7-2抽取式摘要
│       7-2随堂代码.zip
│       第2节 7-2抽取式摘要.mp4
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├─第08章问答摘要与推理- 项目代码部署
│  ├─第1节 8-1项目总结以及模型部署
│  │    8-1随堂课件及PPT.zip
│  │    第1节 8-1项目总结以及模型部署.mp4
│  │
│  └─第2节 8-2代码讲解与演示
│    │  第2节 8-2代码讲解与演示.mp4
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│    └─8-2随堂课件代码.zip
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├─第09章试题知识点标注-项目课程简介
│  ├─第1节 9-1项目介绍和课程安排
│  │    9-1课堂资料.zip
│  │    第1节 9-1项目介绍和课程安排-1.mp4
│  │    第1节 9-1项目介绍和课程安排-2.mp4
│  │    第1节 9-1项目介绍和课程安排-3.mp4
│  │
│  └─第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战
│       9-2课堂代码.zip
│       第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战.mp4
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├─第10章试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用
│  ├─第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践
│  │    10-1随堂课件.zip
│  │    第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-1.mp4
│  │    第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-2.mp4
│  │    第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-3.mp4
│  │
│  └─第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类
│       10-2随堂代码.zip
│       第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类.mp4
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├─第11章试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用
│  ├─第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类
│  │    11-1随堂课件.zip
│  │    第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-1.mp4
│  │    第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-2.mp4
│  │    第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-3.mp4
│  │
│  └─第2节 11-2Text CNN多标签分类实现
│       11-2随堂代码.zip
│       第2节 11-2Text CNN多标签分类实现.mp4
│
├─第12章试题知识点标注- 预训练语言模型初识
│  ├─第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍
│  │    12-1随堂课件.zip
│  │    第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-1.mp4
│  │    第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-2.mp4
│  │
│  └─第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解
│       12-2随堂代码.zip
│       第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解.mp4
│
├─第13章试题知识点标注- 预训练语言模型进阶
│  ├─第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解
│  │    13-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-1.mp4
│  │    第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-2.mp4
│  │    第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-3.mp4
│  │
│  └─第2节 13-2 bert文本分类实战
│       13-2课堂代码.zip
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-1.mp4
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-2.mp4
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-3.mp4
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-4.mp4
│
├─第14章试题知识点标注- 预训练语言模型实战
│  ├─第1节 14-1预训练语言模型实战
│  │    14-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 14-1预训练语言模型实战 -1.mp4
│  │    第1节 14-1预训练语言模型实战-2.mp4
│  │    第1节 14-1预训练语言模型实战-3.mp4
│  │
│  └─第2节 14-2bert实现多标签分类
│       14-2课堂代码.zip
│       第2节 14-2bert实现多标签分类-1.mp4
│       第2节 14-2bert实现多标签分类-2.mp4
│
├─第15章试题知识点标注-gpu与分布式机器学习
│  ├─第1节 15-1gpu与分布式机器学习
│  │    15-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 15-1gpu与分布式机器学习-1.mp4
│  │    第1节 15-1gpu与分布式机器学习-2.mp4
│  │    第1节 15-1gpu与分布式机器学习-3.mp4
│  │
│  └─第2节 15-2Gcn文本分类
│       15-2随堂代码.zip
│       第2节 15-2Gcn文本分类.mp4
│
├─第16章试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
│  ├─第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
│  │    16-1课堂PPT.pptx
│  │    第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-1.mp4
│  │    第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-2.mp4
│  │
│  └─第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读
│       16-2实体抽取与关系整理论文解读-5.mp4
│       16-2课堂代码.zip
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-1.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-2.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-3.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-4.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-6.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-7.mp4
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├─第17章视频分段-项目课程简介＆基础算法
│  ├─第1节 17-1视频分段-项目课程简介＆基础算法
│  │    17-1课堂PPT 代码公式合集.zip
│  │    第1节 17-1视频分段-项目课程简介＆基础算法.mp4
│  │
│  └─第2节 17-2动态规划与EM算法实践
│       17-2课堂代码.zip
│       第2节 17-2动态规划与EM算法实践.mp4
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├─第18章视频分段-中文分词(一)
│  ├─第1节 18-1视频分段-中文分词(一)
│  │    18-1课堂PPT·公式合集.zip
│  │    第1节 18-1视频分段-中文分词(一).mp4
│  │
│  └─第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现
│       18-2课堂代码.zip
│       第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现.mp4
│
├─第19章视频分段-中文分词(二)
│  ├─第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)
│  │    19-1课堂代码.zip
│  │    第1节 19-1 视频分段-中文分词(二).mp4
│  │
│  └─第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读
│       19-2课堂代码.zip
│       第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-1.mp4
│       第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-2.mp4
│       第一十九章第2节：研讨课补充内容.mp4
│
├─第20章视频分段-命名实体识别ner
│  ├─第1节 20-1命名实体识别ner
│  │    20-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 20-1命名实体识别ner.mp4
│  │
│  └─第2节 20-2 NER实战
│       20-2 NER实战研讨课-2.mp4
│       20-2 NER实战研讨课.mp4
│       20-2课堂代码.zip
│
├─第21章视频分段-深度学习在NER中的应用和半监督学习
│  ├─第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用和半监督学习
│  │    21-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用和半监督学习.mp4
│  │
│  └─第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化
│       20200229.zip
│       第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-1.mp4
│       第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-2.mp4
│
├─第22章视频分段-纠错系统
│  ├─第1节 22-1视频分段-纠错系统
│  │    第1节 22-1视频分段-纠错系统.mp4
│  │    纠错.pptx
│  │
│  └─第2节 22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-1.mp4
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-2.mp4
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-3.mp4
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读.mp4
│
├─第23章视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索
│  ├─第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索
│  │    第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索.mp4
│  │
│  └─第2节 23-2句法分析实战
│       第2节 23-2句法分析实战.mp4
│
└─第24章视频分段-项目总结
├─第1节 24-1语音识别简介、激活函数优化器对比、模型压缩等
│    第1节 24-1语音识别简介、激活函数_优化器对比、模型压缩等.mp4
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└─第2节 24-2rasa框架对话入门实践
         第2节 24-2rasa框架对话入门实践.mp4

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