優質課程，只為有追求的你
課程名稱：
自然語言處理之AI深度學習頂級實戰課程
老師介紹：
aopu老師：5年以上的AI核心算法研發工作經歷，南京東南大學計算機碩士，曾在電信，衛寧等公司擔任高級算法工程師，數據科學家和AI部門負責人。
負責深度學習，機器學習等AI前言算法的研發和商業項目的落地，對自然語言處理，圖像處理，數據挖掘，機器學習，深度學習等領域有豐富的項目和工程經驗。授課內容均為企業實戰項目，授課經驗豐富，善于培養學生的思維能力，創新能力，獲得廣大學員一致好評，具有很高的人氣。
學習方式：
錄播課程，開課即學
在線反復觀看，有效期2年
上課方式：錄播學習+VIP會員群+獨享問答中心+在線答疑 +2年反復觀看
課程大綱：
1、NLP和深度學習發展概況和最新動態
1.1 NLP歷史及現在（原理）
1.2 NLP實現機器翻譯，聊天機器人，情感分類和語義搜索（原理）
2、NLP與PYTHON編程
2.1 PYTHON環境搭建及開發工具安裝（實戰演示）
2.2 NLP常用PYTHON開發包的介紹（實戰演示）
2.3 Jieba安裝、介紹及使用（實戰演示）
2.4 Stanford NLP 在Python環境中安裝、介紹及使用（實戰演示）
2.5 Hanlp 在Python環境中安裝、介紹及使用（實戰演示）
3、快速掌握NLP技術之分詞、詞性標注和關鍵字提取
3.1 分詞、詞性標注及命名實體識別介紹及應用（原理）
3.2 準確分詞之加載自定義字典分詞（代碼實現及代碼講解）
3.3 準確分詞之動態調整詞頻和字典順序（代碼實現及代碼講解）
3.4 詞性標注代碼實現及信息提取（代碼實現及代碼講解）
3.5 人名、地名、機構名等關鍵命名實體信識別（代碼實現及代碼講解）
3.6 TextRank算法原理介紹（原理）
3.7 基于TextRank關鍵詞提取（代碼實現及代碼講解）
4、句法與文法
4.1 依存句法和語義依存分析介紹（原理）
4.2 依存句法樹解析（子樹遍歷，遞歸搜索，葉子節點提取等）（代碼實現及代碼講解）
4.3 名詞短語塊挖掘（chunking）（代碼實現及代碼講解）
4.4 動名詞短語塊挖掘（代碼實現及代碼講解）
4.5 自定義語法提取任意短語（代碼實現及代碼講解)）
5、N-GRAM文本挖掘
5.1 N-GRAM算法介紹（原理）
5.2 N-GRAM生成詞語對（代碼實現及代碼講解）
5.3 TF-IDF算法介紹及應用（原理）
5.4 基于TF-IDF挖掘符合語言規范的N-GRAM（代碼實現及代碼講解）
6、表示學習與關系嵌入
6.1 語言模型（原理）
6.2 詞向量（原理）
6.3 深入理解Word2vec算法（原理）
6.4 基于Word2vec技術的詞向量，字向量訓練（代碼實現及代碼講解）
7、深度學習之卷積神經網絡
7.1 深度學習必知必會bp神經網絡（原理）
7.2 徹底理解深度學習之卷積神經網絡（原理）
7.3 基于CNN文本分類（代碼實現及代碼講解）
7.3.1 CNN文本分類原理
7.3.2 CNN文本分類算法結構
7.3.3 CNN文本分類代碼詳解
7.3.4 CNN文本分類模型測試和部署
8、深度學習之遞歸神經網絡
8.1 徹底理解深度學習之遞歸神經網絡（原理）
8.2 徹底理解LSTM，雙向LSTM,GRU（原理）
8.3 基于雙向LSTM文本分類（代碼實現及代碼講解）
8.3.1 LSTM文本分類原理
8.3.2 LSTM文本分類算法結構
8.3.3 LSTM文本分類代碼詳解
8.3.4 LSTM文本分類模型測試和部署
9、特定領域命名實體識別NER技術
9.1 命名實體識別及最新算法介紹（核心項目介紹）
9.2 深入理解基于膨脹卷積神經網絡的NER算法（核心項目介紹）
9.3 訓練樣本準備及機器自動標注（核心項目代碼實戰及代碼講解）
9.4 基于膨脹卷積神經網絡的NER代碼實現及詳解（核心項目代碼實戰及代碼講解）
9.5 Tensorfow下模型Flask接口云端部署，評價，調用（核心項目代碼實戰及代碼講解）
