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Java视频教程名称： 自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程 AI视频教程
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Java视频教程详情描述：
7 V) u' X- ]& z8 y8 K% rA0289《自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程》5年以上的AI核心算法研发工作经历，南京东南大学计算机硕士，曾在电信，卫宁等公司担任高级算法工程师，数据科学家和AI部门负责人。负责深度学习，机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地，对自然语言处理，图像处理，数据挖掘，机器学习，深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目，授课经验丰富，善于培养学生的思维能力，创新能力，获得广大学员一致好评，具有很高的人气。3 Z5 B; Z8 H# H R7 y
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├─章节5： N-GRAM文本挖掘% B% Q a8 x8 d9 s
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4, \$ @, W3 N& L! \7 v1 j6 j8 ~
│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
I. |$ Q G2 r7 R6 f* g│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4/ Q4 Z# T$ V) `+ P7 t" ]9 ?
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4, I1 s$ ~0 r$ C8 {
│【Java自学网 www.javazx.com】$ V* F/ i m0 l- z& x4 W
├─章节6： 表示学习与关系嵌入
9 ]% a" g1 x8 E- `│ 24. 语言模型.mp4
) o( a1 F- z C, a* `- \│ 25. 词向量.mp4
8 K* h0 D; Y+ d- `* J; x7 s│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4 Z% ?/ [' Z$ V6 b& P
│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4% g8 z3 q& b9 E8 M
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
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├─章节7： 深度学习之卷积神经网络, w) u0 x o9 o
│ 29. BP神经网络.mp4' v% y R2 H0 c4 z( O. _ m- P* D
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4) {+ R" k2 X H/ E9 c" t
│ 31. CNN文本分类.mp4
) n9 Q( ^6 o8 y+ Q: J6 L7 }5 e│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4
% z" I' J* }# i8 ?9 w+ x% d│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
1 w* e: A8 Q( ]/ C$ ~4 {│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp45 x9 G i$ ^( e: ]+ A0 s* b6 b/ h
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+ e B$ b/ D1 w% Z9 o├─章节8： 深度学习之递归神经网络
: U' \: p( c, ^│ 35. 递归网络.mp4
4 e3 m X0 K5 _$ o5 Y% \│ 36. LSTM.mp4
: |7 V4 ]4 Q: s* U: \' q1 Y│ 37. LSTM文本分类原理.mp4% ~4 l; B* Y1 b: R' O
│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4( I) i9 X- a' E4 d, P. q; e& P
│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4" \' ], K1 [9 p5 B N" ?
│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
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: O; w' p: ~- S├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术% T2 ]5 U: y* t4 r0 A3 d! ?
│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4) z( W+ \7 h4 j# P M3 G
│ 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4
: D& X$ P7 b o│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp47 V; o1 t' h$ W7 Z. u. ~7 T( n
│ 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp48 Q) ]- V. y/ w
│ 45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4
/ ]- j3 a: V$ _& \& i│ 46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
! K6 n; s: V8 Y$ }│ 47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
; i& N( [. w8 h4 ]' }│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp47 C$ V5 ~/ ~; y
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp45 i2 {6 m* V" J/ d* p6 }1 _
│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
+ `/ Z3 K! d1 R F│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp44 p2 X; C2 S0 N: |3 q3 F" L
│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4) L' b4 \) x2 V
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp43 ^' l; o/ E+ D7 \2 e
│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp42 l8 s8 P R# l8 P2 M3 K# Z
│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp41 D/ ?, ?& L1 @- K6 U- i
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├─源码
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├─自然语言处理-配套课件链接.docx
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发表于 2018-12-14 12:38:34
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