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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+ g8 J$ n( N& y. L, a! g' N
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" k+ ?) h5 @" A" O U. zA0289《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 A- A+ i% E _$ U/ Q2 ~* M
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├─章节5： N-GRAM文本挖掘
+ r% T* q7 k% ]│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
) \! s1 G& Y, `; }) t│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
1 V9 p3 [* q& @& S│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4 }/ B |- S `6 D0 `' c
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4! t* G9 d- M5 m! v; f' P( O
│【Java自学网 www.javazx.com】/ P# a# ~% B' r, X
├─章节6： 表示学习与关系嵌入: b! e" x2 b5 A% S9 ^, v8 y5 }3 V
│ 24. 语言模型.mp4; n1 T5 B" i. C* O- h$ T
│ 25. 词向量.mp4: X/ h4 i, t* J
│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
7 ?$ y/ @/ p3 o! v( f# c│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4& G# D8 U( J6 i
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp47 h4 `4 Q( j) k
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! q8 p9 N2 q% j├─章节7： 深度学习之卷积神经网络 E" h: d- E+ m! a. D- d" d
│ 29. BP神经网络.mp45 \- Z% c/ C- W+ E2 D
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
; [8 }4 f9 J( Q' F" p9 |│ 31. CNN文本分类.mp4
" C/ C. ~8 @8 i. F. V9 F│ 32. CNN文本分类算法模块.mp46 M5 i# q. U2 Z8 q
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4: z% T) X; i8 t& M
│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp42 ?, X! |6 D4 h( L4 Q) t0 o
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' P- ~* Z4 Y# h6 Q/ d& N3 _├─章节8： 深度学习之递归神经网络( Q( r* w2 B5 s8 Z
│ 35. 递归网络.mp4
4 J" v3 d! p4 @8 {- t# e0 m# O│ 36. LSTM.mp4
9 v$ L) O, K3 s+ R8 S3 }) O$ v│ 37. LSTM文本分类原理.mp4
6 C* v$ p! f7 d- [│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4: k5 d6 ^; h4 ?- B/ b
│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp45 _7 j1 w x) G* |' F
│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4( w; S& p+ |/ I) p4 W2 @' J
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3 s( z H K. m* O% w( }├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术& F9 Y; l' S/ q" b- p
│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp46 t& W6 U# A6 {" O4 t. L9 l1 }
│ 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.mp48 x+ C! d- V2 s* i0 C3 [0 Q7 W
│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp40 e4 c7 J8 N9 Z; x
│ 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).mp4
/ O$ y6 r( T9 j7 S5 i( s6 Z 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
- I& q9 P8 j) S│ 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
% J* x* e: _$ x6 L( R( j0 X│ 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
* Y/ T5 B) a4 D' y) q│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp44 b. l5 q0 R3 m$ _' _7 v' j
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4
" y% l$ G" G l0 S' b. m│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4" w, j) A( b* A8 C
│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4
) V9 \' F" L9 H) h4 E+ F% |│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4+ k0 S) O# C( K0 k- ]; m
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp4
' x* w a! c H+ ~# z│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
6 T' J$ L6 P* K M2 n│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp41 o, ~% U9 |3 p. f/ ~; m5 g
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├─源码
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# L- [0 P9 W2 [, D├─自然语言处理-配套课件链接.docx
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