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  • 2020新版 自然语言处理NLP视频课程Word2Vec GloVe关系挖掘

    初级课

    2020新版 自然语言处理NLP视频课程Word2Vec GloVe关系挖掘
    50课时 132分钟 秦德阳
    2020新版 自然语言处理NLP视频课程运用Word2Vec GloVe文本关系挖掘课程包括:项目整体简介,环境介绍,环境安装,IDE集成,项目实战,项目总结。涉及知识点包括:自然语言处理流程,文本预处理,中文分词,词向量,Word2vec,GloVe等,全面掌握自然语言处理。
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  • Ai工程师-自然语言处理实战课程

    中级课

    Ai工程师-自然语言处理实战课程
    209课时 2206分钟 唐宇迪
    AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理,基于真实数据集,通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时,20个项目实战,完美覆盖当下热门技术与经典框架实战。学习路线主要包括三大阶段:1.掌握Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法 2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践 3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂,实战案例驱动,提供全部课程所需数据,代码,课件。
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  • PyTorch自然语言处理入门

    初级课

    PyTorch自然语言处理入门
    12课时 183分钟 张校捷
    随着对于深度学习研究的逐渐深入,在自然语言处理领域,出现了很多深度学习的模型,这些模型相比于传统的机器学习方法,在准确率等指标上面有了很大的提高。本课程拟就深度学习在自然语言处理领域的应用,从基础开始,使用PyTorch作为模型构建工具,做一个深入浅出的介绍,希望对于学员在自然语言处理领域的研究和应用有所启发。
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  • Python自然语言处理-BERT模型实战

    高级课

    Python自然语言处理-BERT模型实战
    52课时 476分钟 唐宇迪
    Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战,提供全部课程资料,包括PPT,数据,代码。
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  • 深度学习的数据科学和自然语言处理教程

    初级课

    深度学习的数据科学和自然语言处理教程
    1课时 60分钟 CSDN讲师
    该视频教程探索一些自然语言处理技术的最新进展、深度学习在自然语言处理技术领域的应用、实践和数据资源,以及使用英特尔的Nervanan Platform的企业自然语言处理的应用案例和使用英特尔® AI技术的NLP企业精华案例。
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  • 自然语言处理实战入门

    初级课

    自然语言处理实战入门
    8课时 112分钟 王雅宁
    随着人工智能的快速发展,自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。要想快速入门这些前沿技术总是存在着各种各样的困难,本教程力求为同学们对该领域整体概况有一个明晰的认识,并选择网络爬虫,汉语分词,可视化,文本分类等几个常见的应用领域和场景进行基于python语言的实战化入门介绍。
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  • 自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战

    初级课

    自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战
    65课时 641分钟 杨帅
    课程目标: 学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群: 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介: 命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一,在自然语言处理上游各个任务(问答系统、机器翻译、对话系统等)重扮演者十分重要的角色,因此深入掌握命名实体识别技术,是作为自然语言处理从业者毕本技能,本课程理论与实践相结合,希望能给大家带来帮助。 课程要求: (1)开发环境:Python3.6.5 Tensorflow1.13.1; (2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学院收货:掌握命名实体识别关键技术; (5)学院资料:见课程资料; (6)课程亮点:全程实战操作,徒手撸代码。
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  • Tensorflow-自然语言处理

    中级课

    Tensorflow-自然语言处理
    21课时 187分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 TensorFlow 可以让开发者能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。课程以Tensorflow作为机器学习的核心武器,基于自然语言处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。
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  • 自然语言处理——实战分词

    初级课

    自然语言处理——实战分词
    25课时 177分钟 魏俊
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  • 自然语言处理Word2Vec视频学习教程

    高级课

    自然语言处理Word2Vec视频学习教程
    26课时 251分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 自然语言处理Word2Vec视频培训课程:自然语言处理中重要的算法,word2vec原理,词向量模型。教程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量,word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
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0人学习 132课时
2020新版 自然语言处理NLP视频课程运用Word2Vec GloVe文本关系挖掘课程包括:项目整体简介,环境介绍,环境安装,IDE集成,项目实战,项目总结。涉及知识点包括:自然语言处理流程,文本预处理,中文分词,词向量,Word2vec,GloVe等,全面掌握自然语言处理。
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831人学习 476课时
Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战,提供全部课程资料,包括PPT,数据,代码。
¥298.00
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409人学习 319课时
课程目标 学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解, 掌握基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现,其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量;彻底掌握中文情感分析。 适用人群 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服,情感分析等多个场景。情感分析作为自然语言处理的基础技术之一,常被用于电商评论、舆情监控、微博评论情感分析、话题监督等领域,因此深入掌握情感分析技术,是作为自然语言处理从业者必备技能,本课程以案例驱动出发,结合多个项目实战案例,覆盖多种算法,如RNN,LSTM等 课程要求: (1)开发环境:python版本:Python3.7; torch 版本:1.3.0+; torchtext版本:0.3.0+ (2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学员收货:掌握深度学习情感分类关键技术; (5)学员资料:内含完整程序源码和数据集; (6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码。 案例5-情感分析功能点
¥499.00
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242人学习 183课时
随着对于深度学习研究的逐渐深入,在自然语言处理领域,出现了很多深度学习的模型,这些模型相比于传统的机器学习方法,在准确率等指标上面有了很大的提高。本课程拟就深度学习在自然语言处理领域的应用,从基础开始,使用PyTorch作为模型构建工具,做一个深入浅出的介绍,希望对于学员在自然语言处理领域的研究和应用有所启发。
¥60.00 拼团
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1612人学习 112课时
随着人工智能的快速发展,自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。要想快速入门这些前沿技术总是存在着各种各样的困难,本教程力求为同学们对该领域整体概况有一个明晰的认识,并选择网络爬虫,汉语分词,可视化,文本分类等几个常见的应用领域和场景进行基于python语言的实战化入门介绍。
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1294人学习 187课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 TensorFlow 可以让开发者能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。课程以Tensorflow作为机器学习的核心武器,基于自然语言处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。
¥128.00
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809人学习 2206课时
AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理,基于真实数据集,通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时,20个项目实战,完美覆盖当下热门技术与经典框架实战。学习路线主要包括三大阶段:1.掌握Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法 2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践 3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂,实战案例驱动,提供全部课程所需数据,代码,课件。
¥498.00
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600人学习 60课时
该视频教程探索一些自然语言处理技术的最新进展、深度学习在自然语言处理技术领域的应用、实践和数据资源,以及使用英特尔的Nervanan Platform的企业自然语言处理的应用案例和使用英特尔® AI技术的NLP企业精华案例。
¥39.00 免费
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1809人学习 177课时
¥168.00
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10421人学习 251课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 自然语言处理Word2Vec视频培训课程:自然语言处理中重要的算法,word2vec原理,词向量模型。教程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量,word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
¥154.00 会员兑换
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170人学习 641课时
课程目标: 学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群: 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介: 命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一,在自然语言处理上游各个任务(问答系统、机器翻译、对话系统等)重扮演者十分重要的角色,因此深入掌握命名实体识别技术,是作为自然语言处理从业者毕本技能,本课程理论与实践相结合,希望能给大家带来帮助。 课程要求: (1)开发环境:Python3.6.5 Tensorflow1.13.1; (2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学院收货:掌握命名实体识别关键技术; (5)学院资料:见课程资料; (6)课程亮点:全程实战操作,徒手撸代码。
¥98.00 ¥188.00 秒杀
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227人学习 239课时
购买课程后,老师免费答疑。 零基础Python人工智能自然语言处理文本挖掘关键词提取:零基础入门学习自然语言处理,自然语言处理基本流程,文本挖掘基本处理流程,anaconda对Python项目多包多环境多版本管理,关键词提取算法TF-IDF/TextRank算法,中文分词工具Jieba讲解及使用,gensim库使用,自然语言处理实战项目。
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644人学习 859课时
课程目标: 学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群: 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介: 命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一,在自然语言处理上游各个任务(问答系统、机器翻译、对话系统等)重扮演者十分重要的角色,因此深入掌握命名实体识别技术,是作为自然语言处理从业者毕本技能,本课程理论与实践相结合,希望能给大家带来帮助。 课程要求: (1)开发环境:Python3.6.5 Tensorflow1.13.1;(2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学院收货:掌握命名实体识别关键技术; (5)学院资料:见课程资料; (6)课程亮点:全程实战操作,徒手撸代码。
¥108.00 ¥388.00 秒杀
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3942人学习 82课时
自然语言处理实战视频教程,自然语言处理中重要的算法,词向量模型。本课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合, 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务,其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法,分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。
¥39.00 拼团
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