Python自然语言处理-BERT模型实战

计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
【课程介绍】

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。

【课程收益】
掌握BERT框架原理与应用实例
基于BERT开源模型进行项目实战
掌握NLP当下最核心解决方案
掌握BERT模型源码
第1章:自然语言处理通用框架BERT原理解读
第2章:谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
第3章:项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
第4章:项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战
第5章:必备基知识点-word2vec模型通俗解读(建议零基础同学先看)
第6章:必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2
第7章:必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
第8章:医学糖尿病数据命名实体识别
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