欢迎来到[第一期]NLP训练营

本套课程来自贪心学院:NLP自然语言处理集训营,从入门到精通,四个月助你成为NLP工程师,课程官方售价15998元,课程定位培养满足岗位要求的AI人才,对应输出岗位:NLP工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。

应版权方要求,内容已删除,如有需要,请至官方购买。
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课程由贪心学院院长,李文哲主讲,课程需要由一定Python编程基础,如果没有也没关系,本站有众多Python课程,祝您学习成功!

2020-2-25 补充改课程相关课件与源码资料。

2022-3-26更新NLP自然语言处理集训营第6期,本次更新共分为235讲,文件大小共计86G,点击查看详细目录。

课程介绍:

这套课程适合:

有一定Python编程基础的学员,但不需要NLP相关基础;
想找自然语言处理/算法相关工作的学员;
试图学好但缺乏正确指点的学员;
想转型从事AI工作的学员。

毕业条件
·完成9个课程项目(每个5小时~15小时);
·完成聊天机器人项目(40-80小时);
·完成Capstone项目(40-100小时);
·完成至少6篇技术博文的写作;
·个人github项目满足学院的要求;
·通过期中,期末考试,完成一周一次Quiz;
·提交不定期布置的论文的阅读总结;
·制作满足要求的简历。
关于NLP训练营
完成本课程,你会:
·具备绝大部分NLP/算法岗位要求的技能·深入地理解自然语言处理技术原理以及应用;
·对于工作中遇到的NLP项目,懂得怎么一步步完成;
·提高独立思考能力,解决问题能力;
·极大提升动手能力;
·懂得怎么写技术文章,表达自己的想法。

NLP自然语言处理集训营第6期 视频截图
NLP自然语言处理集训营第6期 视频截图
NLP自然语言处理集训营第6期 视频截图
NLP自然语言处理集训营第6期 视频截图

课程文件目录:贪心学院-NLP自然语言处理集训营-入门与实战课程 [33G]:

任务001: 自然语言处理训练营.mp4 [61.8M]任务002: 训练营介绍 课程体系介绍.mp4 [31.2M]

任务003: NLP定义以及歧义性.mp4 [23.9M]

任务004: 案例:机器翻译01.mp4 [59.9M]

任务005: 案例:机器翻译02.mp4 [59.7M]

任务006: NLP的应用场景.mp4 [18.5M]

任务007: NLP的关键技术.mp4 [44.7M]

任务008: 算法复杂度介绍.mp4 [61.1M]

任务009: 课后答疑.mp4 [62.7M]

任务010: 简单的复杂度的回顾.mp4 [9.9M]

任务011: 归并排序.mp4 [32.3M]

任务012: Master Theorem.mp4 [50.9M]

任务013: 斐波那契数的时间复杂度.mp4 [41.7M]

任务014: 斐波那契数的空间复杂度.mp4 [40.3M]

任务015:斐波那契数的循环实现.mp4 [23.4M]

任务016: P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4 [42.1M]

任务017:问答系统介绍.mp4 [106M]

任务018:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4 [45.3M]

任务019:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4 [64.3M]

任务020:文本处理的流程.mp4 [28.6M]

任务021:分词-前向最大匹配.mp4 [66.3M]

任务022:分词-后向最大匹配.mp4 [32.2M]

任务023:分词-考虑语言模型.mp4 [63.5M]

任务024:分词-维特比算法.mp4 [114.8M]

任务025:拼写错误纠正.mp4 [86M]

任务026: 拼写纠错(2).mp4 [79.1M]

任务027:拼写纠错(3).mp4 [142.5M]

任务028:停用词过滤,Stemming操作.mp4 [128.6M]

任务029: 文本的表示.mp4 [142.8M]

任务030:文本的相似度.mp4 [199.1M]

任务031:tf-idf 文本表示.mp4 [186.7M]

任务032:词向量介绍.mp4 [247.7M]

任务033:学习词向量.mp4 [209.2M]

任务034:倒排表.mp4 [216.7M]

任务035:Noisy Channel Model.mp4 [68M]

任务036:语言模型介绍.mp4 [24.3M]

任务037:Chain Rule和Markov Assumption.mp4 [127.4M]

任务038:Unigram, Bigram, N-gram.mp4 [52.6M]

任务039:估计语言模型的概率.mp4 [92.8M]

任务040:评估语言模型:Perplexity.mp4 [93.9M]

任务041:Add-one Smoothing.mp4 [51.8M]

任务042:Add-K Smoothing.mp4 [33.5M]

任务043:Interpolation.mp4 [44.4M]

任务044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.mp4 [56.6M]

任务045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.mp4 [44.2M]

任务046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.mp4 [49.4M]

任务047:Lesson6直播.mp4 [466.5M]

任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4 [51.7M]

任务049:02Good-Turning Smoothing.mp4 [136.2M]

任务050:03利用语言模型生成句子.mp4 [93.4M]

任务051:04专家系统与基于概率统计学习.mp4 [44.3M]

任务052:05专家系统介绍.mp4 [131.7M]

任务053:06逻辑推理.mp4 [94.8M]

任务054:07Case Study 风控.mp4 [33M]

任务055:08一些难题.mp4 [67.7M]

任务056:09机器学习介绍01.mp4 [105.7M]

任务057:10机器学习介绍02.mp4 [89.2M]

任务058:11朴素贝叶斯介绍.mp4 [121M]

任务059:12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4 [124M]

任务060:lambda表达式.mp4 [10.1M]

任务061:map函数的应用.mp4 [14.3M]

任务062:filter过滤器.mp4 [11.6M]

任务063:reduce函数.mp4 [11.9M]

任务064:python三大推导式.mp4 [23.9M]

任务065:闭包.mp4 [22.2M]

任务066:装饰器一.mp4 [12.6M]

任务067:装饰器二.mp4 [27.7M]

任务068:初识numpy.mp4 [12.5M]

任务069:numpy数组的创建.mp4 [30.5M]

任务070:numpy的矢量化运算.mp4 [13.7M]

任务071:numpy的花式索引.mp4 [38.6M]

任务072:numpy数组转置和轴对换.mp4 [24.7M]

任务073:条件逻辑转数组.mp4 [21.4M]

任务074:数学运算与排序.mp4 [23.4M]

任务075:numpy文件处理.mp4 [26.7M]

任务076:线性代数函数和随机漫步例子.mp4 [20.1M]

任务077:词性标注-实战(1).mp4 [52.5M]

任务078:词性标注–实战(2).mp4 [138M]

任务079:词性标注-实战(3).mp4 [62.7M]

任务080:词性标注-实战(4).mp4 [98.3M]

任务081:词性标注-实战(5).mp4 [27.4M]

任务082:初识series类型.mp4 [26.5M]

任务083:初识dataframe.mp4 [34.9M]

任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.mp4 [29.4M]

任务085:dataframe和series之间的运算和排序.mp4 [20.8M]

任务086:层次化索引.mp4 [30M]

任务087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4 [27M]

任务088:pandas读写csv文件.mp4 [31.8M]

任务089:pandas读取excel文件并画图.mp4 [23.5M]

任务090:matplotlib可视化及学习方法建议.mp4 [38.3M]

任务091:虚拟环境的搭建.mp4 [18M]

任务092:创建第一个爬虫项目.mp4 [29.1M]

任务093:调试运行爬虫程序.mp4 [20.7M]

任务094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4 [50.5M]

任务095:访问首页列表中的url .mp4 [36.3M]

任务096:获取帖子标题和内容.mp4 [53.9M]

任务097:处理帖子内容中的特殊标签.mp4 [36M]

任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4 [43.2M]

任务099:爬虫的bug调试与修复.mp4 [44.1M]

任务100:数据持久化代码开发.mp4 [57.2M]

任务101:数据入库.mp4 [87.9M]

任务102:importance sample negtive sample nce-01.mp4 [65.5M]

任务103:importance sample negtive sample nce-02.mp4 [75.3M]

任务104:importance sample negtive sample nce-03.mp4 [78.2M]

任务105:精确率和召回率.mp4 [176.1M]

任务106: 逻辑回归介绍.mp4 [180.8M]

任务107: 逻辑回归是线性分类器.mp4 [42.1M]

任务108: 逻辑回归的目标函数.mp4 [109.9M]

任务109: 梯度下降法.mp4 [142.2M]

任务110: 逻辑回归的梯度下降法.mp4 [226.6M]

任务111: 当线性可分的时候.mp4 [9.9M]

任务112: 关于面试的话题-01.mp4 [35.7M]

任务113: 关于面试的话题-02.mp4 [44.2M]

任务114: 关于面试的话题-03.mp4 [37.1M]

任务115: 直播-01.mp4 [21M]

任务116: 直播-02.mp4 [18.8M]

任务117: 直播-03.mp4 [19M]

任务118: 直播-04.mp4 [30.4M]

任务119: 直播-05.mp4 [17M]

任务120: 直播-06.mp4 [27.9M]

任务121: 直播-07.mp4 [11.7M]

任务122: 直播-08.mp4 [51.7M]

任务123: 直播-09.mp4 [31.5M]

任务124: 直播-10.mp4 [28.5M]

任务125: 直播-11.mp4 [29.2M]

任务126: 当数据线性可分割的时候.mp4 [41.6M]

任务127: 限制参数变得太大.mp4 [107.8M]

任务128: 模型复杂度与过拟合.mp4 [271.1M]

任务129: 怎么避免过拟合.mp4 [51.5M]

任务130: 正则介绍.mp4 [75.8M]

任务131: L1 VS L2.mp4 [233.7M]

任务132: review 数据结构串讲-01.mp4 [58M]

任务133: review 数据结构串讲-02.mp4 [60.5M]

任务134: Affective Computing & 情绪识别实战.mp4 [152.9M]

任务135: 交叉验证(1).mp4 [16.2M]

任务136: 交叉验证(2).mp4 [47.3M]

任务137: 正则的作用.mp4 [21.5M]

任务138: MLE VS MAP介绍.mp4 [25.7M]

任务139: 正则的使用.mp4 [56.7M]

任务140: 交叉验证.mp4 [99.4M]

任务141: 参数搜索策略.mp4 [135.2M]

任务142: 高级:正则的灵活应用.mp4 [173.5M]

任务143: 总结.mp4 [29.7M]

任务144: MLE与MAP.mp4 [206.9M]

任务145: Lasso Regression介绍.mp4 [45.4M]

任务146: 特征选择技术.mp4 [168.1M]

任务147: LASSO介绍.mp4 [77.8M]

任务148: Coordinate Descent.mp4 [61M]

任务149: Coordinate Descent for LASSO.mp4 [145.7M]

任务150: 其他LASSO Solver.mp4 [21.4M]

任务151: 变分推断 指数族家族 lda.mp4 [175.2M]

任务152: Optimization.mp4 [29.5M]

任务153: Optimization is Everywhere.mp4 [49.6M]

任务154: Optimization – Categories.mp4 [20.4M]

任务155: Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4 [8.4M]

任务156: 判断一个函数是凸函数.mp4 [59.6M]

任务157: 解决一个具体问题1.mp4 [44M]

任务158: 解决一个具体问题2.mp4 [76M]

任务159: 回顾凸函数.mp4 [23.9M]

任务160: 介绍Set Cover Problem.mp4 [30.5M]

任务161: Approach1- Exhaustive Search.mp4 [30.1M]

任务162: Approach2-贪心算法.mp4 [43.9M]

任务163: Approach3-Optimization.mp4 [150.3M]

任务164: 总结.mp4 [39.6M]

任务165: 回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4 [13.1M]

任务166: 梯度下降法的复杂度.mp4 [16.3M]

任务167: 梯度下降法的收敛分析.mp4 [84.1M]

任务168: 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4 [138.4M]

任务169: 收敛性推导.mp4 [244.2M]

任务170: Linear Classifier.mp4 [97.9M]

任务171:Margin的计算.mp4 [75.5M]

任务172:SVM的目标函数:Hard constraint.mp4 [45.2M]

任务173: SVM的目标函数:Soft constraint.mp4 [108.5M]

任务174: Hinge Loss.mp4 [149.4M]

任务175: Primal-Dual介绍.mp4 [48M]

任务176: attention transformer bert-01.mp4 [187.2M]

任务177: attention transformer bert-02.mp4 [115.2M]

任务178: Capstone项目介绍.mp4 [133.4M]

任务179: LinearSVM的缺点.mp4 [45.6M]

任务180: 数据映射到高维.mp4 [83.8M]

任务181: 拉格朗日-等号条件处理.mp4 [104M]

任务182: 拉格朗日-不等号条件处理.mp4 [94.2M]

任务183: KKT条件.mp4 [32.6M]

任务184: SVM的KKT条件.mp4 [44.7M]

任务185: Primal-Dual介绍.mp4 [72.1M]

任务186: SVM的Dual推导.mp4 [95.6M]

任务187: Kernel Trick.mp4 [152.4M]

任务188: 信息抽取介绍 直播.mp4 [144M]

任务189: 命名实体识别介绍.mp4 [55M]

任务190: 简历分析场景.mp4 [7.1M]

任务191: 搭建NER分类器.mp4 [34.4M]

任务192: 方法介绍.mp4 [2.9M]

任务193: 基于规则的方法.mp4 [3.7M]

任务194: 投票决策方法.mp4 [21.9M]

任务195: 特征工程与特征表示01.mp4 [127.8M]

任务196: 特征工程与特征表示02.mp4 [84.9M]

任务197: 问答.mp4 [127.4M]

任务198: 信息抽取介绍.mp4 [186.1M]

任务199: Ontological Relation.mp4 [34.7M]

任务200: 关系抽取方法介绍.mp4 [39.3M]

任务201: 基于规则的方法.mp4 [123.1M]

任务202: 基于监督学习的方法.mp4 [246.1M]

任务203: cnn rnn transformer对比-01.mp4 [53.3M]

任务204: cnn rnn transformer对比-02.mp4 [58.6M]

任务205: 关系抽取.mp4 [91.2M]

任务206: bootstrap算法的缺点.mp4 [18.2M]

任务207: SnowBall算法.mp4 [70.1M]

任务208: 生成模板.mp4 [52.8M]

任务209: 生成tuple与模板评估.mp4 [55.6M]

任务210: 评估记录+过滤.mp4 [69.5M]

任务211: SnowBall总结.mp4 [23.6M]

任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4 [55.3M]

任务213:实体消歧算法.mp4 [74.2M]

任务214:Entity Resolution(实体统一).mp4 [52.5M]

任务215:实体统一算法.mp4 [169.2M]

任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4 [90M]

任务217: 什么是句法分析.mp4 [73.7M]

任务218: 句法分析的应用.mp4 [29.1M]

任务219: 语法.mp4 [85.2M]

任务220: PCFG.mp4 [24.1M]

任务221: 评估语法树.mp4 [77.1M]

任务222: 寻找最好的树.mp4 [13.5M]

任务223: CNF Form.mp4 [150.5M]

任务224: CKY算法.mp4 [256.5M]

任务225: 时序模型.mp4 [33.5M]

任务226: HMM的介绍.mp4 [30.5M]

任务227: HMM的应用例子.mp4 [151.9M]

任务228: HMM的参数.mp4 [121.7M]

任务229: HMM中的Inference问题.mp4 [239.8M]

任务230: HMM中的F B算法1.mp4 [156.9M]

任务231: HMM中的F B算法2.mp4 [117.6M]

任务232: HMM中的F B算法3.mp4 [98.9M]

任务233: Data Representation.mp4 [20.9M]

任务234: Latent Variable Models.mp4 [45.6M]

任务235: Complete vs Incomplete Case.mp4 [11.2M]

任务236: MLE for Complete and Incomplete Case.mp4 [14M]

任务237: EM Derivation.mp4 [80.1M]

任务238: Remarks on EM.mp4 [6.1M]

任务239: K-means.mp4 [14.4M]

任务240: K-means Cost Function.mp4 [40.2M]

任务241: MLE for GMM.mp4 [32.4M]

任务242:模拟面试(mp3)-01.mp3 [37.9M]

任务243:模拟面试(mp3)-02.mp3 [33.5M]

任务244: HMM中的参数.mp4 [69.7M]

任务245: Complete vs Incomplete Case.mp4 [15.7M]

任务246: Complete Case.mp4 [68.4M]

任务247: Incomplete Case.mp4 [21.5M]

任务248: EM算法回顾.mp4 [44.3M]

任务249: F B算法回顾.mp4 [38.7M]

任务250: 估计PI.mp4 [71M]

任务251: 估计B.mp4 [110.2M]

任务252: 估计A.mp4 [350M]

任务253: 公司实际项目串讲-01.mp4 [44.6M]

任务254: 公司实际项目串讲-02.mp4 [82.9M]

任务255: 公司实际项目串讲-03.mp4 [91.5M]

任务256: 有向图与无向图模型.mp4 [147.3M]

任务257: 生成模型与判别模型.mp4 [10.1M]

任务258: Log-Linear Model.mp4 [31.4M]

任务259: Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4 [165.8M]

任务260: CRF介绍.mp4 [88.5M]

任务261: Inference问题.mp4 [87.4M]

任务262: 参数估计.mp4 [327.1M]

任务263: wordvector词向量.mp4 [30.7M]

任务264: Global Generation of Distributed Representation.mp4 [54.7M]

任务265: How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4 [7M]

任务266: Skip-Gram Model.mp4 [43.6M]

任务267: 语料库.mp4 [107.2M]

任务268: Word2Vec代码.mp4 [99.5M]

任务269: 训练SkipGram问题.mp4 [46.2M]

任务270: SkipGram另一种目标函数构建.mp4 [79.3M]

任务271: SkipGram的negative sampling.mp4 [292.9M]

任务272: 评估词向量.mp4 [79.9M]

任务273: 词向量在推荐系统中的应用.mp4 [210.8M]

任务274: 梯度提升树.mp4 [73.4M]

任务275: 答疑.mp4 [58.7M]

任务276: Word2vec.mp4 [42M]

任务277: Learning with Subword.mp4 [37.7M]

任务278: When subword is needed.mp4 [32.4M]

任务279: Learn Embedding from Language Model.mp4 [17.2M]

任务280: What are potential solutions.mp4 [16.2M]

任务281: Elmo at Glance.mp4 [80.4M]

任务282: Category of Word Representation.mp4 [85.6M]

任务283: 神经网络介绍.mp4 [84.1M]

任务284: 激活函数.mp4 [175.3M]

任务285:MLP.mp4 [171.5M]

任务286:多层神经网络.mp4 [35.4M]

任务287:Universal Approximation Theorem.mp4 [50.1M]

任务288:Biological Inspiration.mp4 [31.9M]

任务289:回顾神经网络.mp4 [44.6M]

任务290: 神经网络的损失函数.mp4 [120.5M]

任务291: BP算法的核心流程.mp4 [45.2M]

任务292: 对输出层的梯度计算.mp4 [181.2M]

任务293: 对隐含层的梯度计算.mp4 [134.3M]

任务294:对参数的梯度计算.mp4 [68.8M]

任务295: 对BP算法的总结.mp4 [73M]

任务296: gradient checking.mp4 [39M]

任务297: 深度学习与非凸函数.mp4 [16.3M]

任务298: 深度学习中的Plateau.mp4 [28.5M]

任务299: SGD的收敛条件.mp4 [66M]

任务300: Early Stopping.mp4 [85.9M]

任务301: 为什么需要递归神经网络?.mp4 [28.1M]

任务302: 递归神经网络介绍.mp4 [140.5M]

任务303: 语言模型.mp4 [102.8M]

任务304: RNN的深度.mp4 [19.7M]

任务305: 梯度爆炸和梯度消失.mp4 [141.5M]

任务306: Gradient Clipping.mp4 [38.9M]

任务307: LSTM的介绍.mp4 [89.6M]

任务308: LSTM的应用.mp4 [56.6M]

任务309: Bi-Directional LSTM.mp4 [48.1M]

任务310: Gated Recurrent Unit.mp4 [52.2M]

任务311: 问答系统讲解01.mp4 [73.9M]

任务312: 问答系统讲解02.mp4 [203.1M]

任务313: Representation Learning.mp4 [33.4M]

任务314: What makes good representation-01.mp4 [130.6M]

任务315: What makes good representation-02.mp4 [255.8M]

任务316: What makes good representation-03.mp4 [263.2M]

任务317: Why Deep.mp4 [39.7M]

任务318: Why Deep Learning Hard to Train.mp4 [63.5M]

任务319: Ways to Solve Training.mp4 [79.4M]

任务320: Dropout 介绍.mp4 [85.9M]

任务321: 为什么Dropout防止过拟合现象.mp4 [47.8M]

任务322: 机器翻译.mp4 [40.3M]

任务323: Multimodal Learning.mp4 [66.9M]

任务324: Seq2Seq模型.mp4 [131.3M]

任务325: Seq2Seq训练介绍.mp4 [18.3M]

任务326: Inference Decoding.mp4 [137.5M]

任务327: Exhaustic Search.mp4 [38.4M]

任务328: Beam Search.mp4 [189.4M]

任务329: 回顾Multimodal Learning.mp4 [26.3M]

任务330: Attention注意力机制介绍.mp4 [23.6M]

任务331: 看图说话介绍.mp4 [111M]

任务332: 图像识别的注意力机制.mp4 [114M]

任务333: 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4 [63.2M]

任务334: 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4 [111.2M]

任务335: 回顾Seq2Seq模型.mp4 [240.7M]

任务336: Seq2Seq的Attention.mp4 [83.8M]

任务337: Self-Attention1.mp4 [72.7M]

任务338: Self-Attention2.mp4 [240M]

任务339: 深度文本匹配-01.mp4 [43.2M]

任务340: 深度文本匹配-02.mp4 [26.7M]

任务341: 回顾Attention.mp4 [102M]

任务342: RNN LSTM-based models.mp4 [22.7M]

任务343: Transformer的结构.mp4 [156.1M]

任务344: Each Encoder Block.mp4 [14.1M]

任务345: Self-Attention.mp4 [110.8M]

任务346: Add Normalize.mp4 [210.4M]

任务347: BERT概念.mp4 [45M]

任务348: 回顾Language model.mp4 [116.9M]

任务349: masked Language model.mp4 [44.6M]

任务350: masked Language model存在的问题.mp4 [126.1M]

任务351:LSTM.mp4 [24.7M]

任务352: BERT训练过程.mp4 [163M]

任务353:PGM领域.mp4 [47.9M]

任务354: 主题模型.mp4 [220.6M]

任务355: 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4 [192.9M]

任务356: 预测的过程.mp4 [97.2M]

任务357: GD,SGD,Adagrad算法.mp4 [74.1M]

任务358: 回顾LDA.mp4 [109M]

任务359: 举例说明生成的过程.mp4 [57.2M]

任务360: 从官方的角度讲解生成的过程.mp4 [151.8M]

任务361: α到θi的生成.mp4 [214.9M]

任务362: 举例说明生成文章.mp4 [14.1M]

任务363: gibbs sampler.mp4 [161.8M]

任务364: collapsed gibbs sampling-01.mp4 [27M]

任务365: collapsed gibbs sampling-02.mp4 [38.1M]

任务366: collapsed gibbs sampling-03.mp4 [286.9M]

任务367: collapsed gibbs sampling-04.mp4 [159.2M]

任务368: collapsed gibbs sampling-05.mp4 [45.4M]

任务369: 推导过程01.mp4 [183.9M]

任务370: 推导过程02.mp4 [104.4M]

任务371: 推导过程03.mp4 [227.1M]

任务372: Gibbs采样01.mp4 [155.1M]

任务373: Gibbs采样02.mp4 [66.2M]

任务374: Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4 [126.2M]

任务375: Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4 [264.5M]

任务376: 核函数.mp4 [223M]

任务377: 直播-01.mp4 [21M]

任务378: 直播-02.mp4 [32.2M]

任务379: 直播-03.mp4 [81.2M]

任务380: 直播-04.mp4 [147.6M]

任务381: 直播-05.mp4 [53.1M]

任务382: 直播-06.mp4 [53M]

任务383: 直播-07.mp4 [175.7M]

任务384: 直播-01.mp4 [32.6M]

任务385:直播-02.mp4 [138.6M]

任务386:直播-03.mp4 [60.9M]

任务387:直播-04.mp4 [115.6M]

任务388:直播-05.mp4 [38.9M]

任务389:直播-06.mp4 [105.5M]

任务390: 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4 [238.2M]

任务391: 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4 [197.2M]

任务392: 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4 [63.2M]

任务393: 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4 [83.9M]

任务394: GMM-01.mp4 [54.1M]

任务395: GMM-02.mp4 [60.9M]

任务396: GMM-03.mp4 [92.1M]

任务397: XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4 [258.4M]

任务398: 改进思路.mp4 [44.7M]

任务399: Bert 的目标函数.mp4 [61.6M]

任务400: permutation.mp4 [283.3M]

任务401:pytorch实现skip-gram.mp4 [119.6M]

任务402: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp4 [106.1M]

任务403: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp4 [36.9M]

任务404:直播-01.mp4 [42M]

任务405:直播-02.mp4 [114.2M]

任务406:直播-03.mp4 [94.2M]

任务407:直播-04.mp4 [204.8M]

课程资料源码.zip [117M] (2020-2-25补充)

课程文件目录:V-3519:贪心NLP第6期 [86G]

任务10001-10010

任务10001算法复杂度动态规划DTW-01.mp4

任务10002算法复杂度动态规划DTW-02.mp4

任务10003算法复杂度动态规划DTW-03.mp4

任务10004算法复杂度动态规划DTW-04.mp4

任务10005算法复杂度动态规划DTW-05.mp4

任务10006逻辑回归与正则-01.mp4

任务10007逻辑回归与正则-02.mp4

任务10008逻辑回归与正则-03.mp4

任务10009逻辑回归与正则-04.mp4

任务10010逻辑回归与正则-05.mp4

任务10021-10030

任务10021Ensemble模型实战.mp4

任务10022机器学习回顾(1)-01.mp4

任务10023机器学习回顾(1)-02.mp4

任务10024凸优化(1)-01.mp4

任务10025凸优化(1)-02.mp4

任务10026凸优化(1)-03.mp4

任务10031-10040

任务10031机器学习回顾(2)-01.mp4

任务10032机器学习回顾(2)-02.mp4

任务10033生活中的优化问题案例讲解-01.mp4

任务10034生活中的优化问题案例讲解-02.mp4

任务10035LagrangianDualityKKT条件Complementary-01.mp4

任务10036LagrangianDualityKKT条件Complementary-02.mp4

任务10037LagrangianDualityKKT条件Complementary-03.mp4

任务10038LP以及它的DualQP以及它的Dual-01.mp4

任务10039LP以及它的DualQP以及它的Dual-02.mp4

任务10040核函数MercersTheorem-01.mp4

任务10041-10050

任务10041核函数MercersTheorem-02.mp4

任务10042文本表示-01.mp4

任务10043文本表示-02.mp4

任务10044文本表示-03.mp4

任务10045文本表示-04.mp4

任务10046XGBoost-AScalableTreeBoostingSystem-01.mp4

任务10047XGBoost-AScalableTreeBoostingSystem-02.mp4

任务10048各类文本相似度计算技术Survey-01.mp4

任务10049各类文本相似度计算技术Survey-02.mp4

任务10050SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-01.mp4

任务10051-10060

任务10051SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-02.mp4

任务10052SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-03.mp4

任务10053SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-04.mp4

任务10054SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-05.mp4

任务10055SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-06.mp4

任务10056SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-07.mp4

任务10057SkipGram(重点讲解)CBOWGloveMF语言模型以及各类Smooting技术-08.mp4

任务10058SkipGram源代码解读-01.mp4

任务10059SkipGram源代码解读-02.mp4

任务10060第一次作业讲解-01.mp4

任务10061-10070

任务10061第一次作业讲解-02.mp4

任务10062第一次作业讲解-03.mp4

任务10063MiningandSummarizingCustomerReviews-01.mp4

任务10064MiningandSummarizingCustomerReviews-02.mp4

任务10065EM算法和HMM-01.mp4

任务10066EM算法和HMM-02.mp4

任务10067EM算法和HMM-03.mp4

任务10068EM算法和HMM-04.mp4

任务10069EM算法和HMM-05.mp4

任务10070EM算法和HMM-06.mp4

任务10071-10080

任务10071ReadingWikipediatoAnswer.mp4

任务10072ReadingWikipediatoAnswer.mp4

任务10073ReadingWikipediatoAnswer.mp4

任务10074基于HMM的词性分析(POStagger).mp4

任务10075基于HMM的词性分析.mp4

任务10076不同语言模型smoothing技术.mp4

任务10077不同语言模型smoothing技术.mp4

任务10078CRF模型-01.mp4

任务10079CRF模型-02.mp4

任务10080CRF模型-03.mp4

任务10081-10090

任务10081CRF模型-04.mp4

任务10082CRF模型-05.mp4

任务10083基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-01.mp4

任务10084基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-02.mp4

任务10085基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-01.mp4

任务10086基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-02.mp4

任务10087基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-03.mp4

任务10088Project1讲解-01.mp4

任务10089Project1讲解-02.mp4

任务10090Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-1.mp4

任务10091-10100

任务10091Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-2.mp4

任务10092Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-3.mp4

任务10093Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-4.mp4

任务10094Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-5.mp4

任务10095Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-6.mp4

任务10096GlobalVectorsforWordRepresentation-1.mp4

任务10097GlobalVectorsforWordRepresentation-2.mp4

任务10098PaperRepresentationLearningAReview-1.mp4

任务10099PaperRepresentationLearningAReview-2.mp4

任务10100PaperRepresentationLearningAReview-3.mp4

任务10101-10110

任务10101ReviewGPU的使用与环境搭建+基于pytorch的简单的神经网络搭建-1.mp4

任务10102ReviewGPU的使用与环境搭建+基于pytorch的简单的神经网络搭建-2.mp4

任务10103Review对话系统技术概览-1.mp4

任务10104Review对话系统技术概览-2.mp4

任务10105Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-1.mp4

任务10106Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-2.mp4

任务10107Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-3.mp4

任务10108Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-4.mp4

任务10109第八篇论文LSTM-ASearchSpaceOdyssey-1.mp4

任务10110第八篇论文LSTM-ASearchSpaceOdyssey-2.mp4

任务10111-10120

任务10111Review-Pytorch讲解-1.mp4

任务10112Review-Pytorch讲解-2.mp4

任务10113Review-Pytorch讲解-3.mp4

任务10114Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4

任务10115Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4

任务10116Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4

任务10117Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4

任务10118Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4

任务10119Review-IntroductiontoTransferLearing-1.mp4

任务10120Review-IntroductiontoTransferLearing-2.mp4

任务10121-10130

任务10121Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariationalBayes(VAE)-1.mp4

任务10122Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariationalBayes(VAE)-2.mp4

任务10123Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariationalBayes(VAE)-3.mp4

任务10124Review-LSTM的实现(源码讲解)-1.mp4

任务10125Review-LSTM的实现(源码讲解)-2.mp4

任务10126Review-LSTM的实现(源码讲解)-3.mp4

任务10127LectureTransformer,BERT-1.mp4

任务10128LectureTransformer,BERT-2.mp4

任务10129LectureTransformer,BERT-3.mp4

任务10130LectureTransformer,BERT-4.mp4

任务10131-10140

任务10131LectureTransformer,BERT-5.mp4

任务10132Paper第十篇论文BERT-1.mp4

任务10133Paper第十篇论文BERT-2.mp4

任务10134Paper第十篇论文BERT-3.mp4

任务10135Review基于Transformer的机器翻译-1.mp4

任务10136Review基于Transformer的机器翻译-2.mp4

任务10137Review-BERT的训练与实战-1.mp4

任务10138Review-BERT的训练与实战-2.mp4

任务10139Review-BERT的训练与实战-3.mp4

任务10140LectureGPT,XLNet-1.mp4

任务10141-10150

任务10141LectureGPT,XLNet-2.mp4

任务10142LectureGPT,XLNet-3.mp4

任务10143LectureGPT,XLNet-4.mp4

任务10144LectureGPT,XLNet-5.mp4

任务10145LectureGPT,XLNet-6.mp4

任务10146LectureGPT,XLNet-7.mp4

任务10147ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-1.mp4

任务10148ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-2.mp4

任务10149Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-1.mp4

任务10150Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-2.mp4

任务10151-10160

任务10151Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-3.mp4

任务10152ReviewXLNET源码讲解-1.mp4

任务10153ReviewXLNET源码讲解-2.mp4

任务10154ReviewXLNET源码讲解-3.mp4

任务10155Lecture信息抽取(1)-1.mp4

任务10156Lecture信息抽取(1)-2.mp4

任务10157Lecture信息抽取(1)-3.mp4

任务10158Lecture信息抽取(1)-4.mp4

任务10159Lecture信息抽取(1)-5.mp4

任务10160Paper第十二篇论文-1.mp4

任务10161-10170

任务10161Paper第十二篇论文-2.mp4

任务10162ReviewALBERT-1.mp4

任务10163ReviewALBERT-2.mp4

任务10164Review命名实体识别代码实战.mp4

任务10165Review命名实体识别代码实战.mp4

任务10166Reviewproject2讲解-1.mp4

任务10167Reviewproject2讲解-2.mp4

任务10168Lecture信息抽取.mp4

任务10169Lecture信息抽取.mp4

任务10170Lecture信息抽取.mp4

任务10171-10180

任务10171Lecture信息抽取.mp4

任务10172Lecture信息抽取.mp4

任务10173Lecture信息抽取.mp4

任务10174Paper第十三篇论文讲解.mp4

任务10175Paper第十三篇论文讲解.mp4

任务10176Review依存文法分析.mp4

任务10177Review句法分析.mp4

任务10178Review句法分析.mp4

任务10179Review句法分析.mp4

任务10180Lecture知识图谱知识图的概念,搭建,应用场景-1.mp4

任务10181-10190

任务10181:Lecture知识图谱知识图的概念,搭建,应用场景-2.mp4

任务10182:Lecture知识图谱知识图的概念,搭建,应用场景-3.mp4

任务10183:Lecture知识图谱知识图的概念,搭建,应用场景-4.mp4

任务10184:Lecture知识图谱知识图的概念,搭建,应用场景-5.mp4

任务10185:Paper第十四篇论文讲解K-BERT.mp4

任务10186:Paper第十四篇论文讲解K-BERT.mp4

任务10187:Paper第十四篇论文讲解K-BERT.mp4

任务10188:Reviewproject3项目讲解-1.mp4

任务10189:Reviewproject3项目讲解-2.mp4

任务10190:Review知识图谱在推荐系统中的应用-1.mp4

任务10191-10200

任务10191:Review知识图谱在推荐系统中的应用-2.mp4

任务10192:20200718课外论文分享-Don’tstoppre-training.mp4

任务10193:Lecture-图卷积神经网络,GraphSage,GAT.mp4

任务10194:Lecture-图卷积神经网络,GraphSage,GAT.mp4

任务10195:Lecture-图卷积神经网络,GraphSage,GAT.mp4

任务10196:Lecture-图卷积神经网络,GraphSage,GAT.mp4

任务10197:ReviewGCN的代码解读-1.mp4

任务10198:ReviewGCN的代码解读-2.mp4

任务10199:知识图谱的应用-1.mp4

任务10200:知识图谱的应用-2.mp4

任务10201-10210

任务10201:Paper-第十五篇论文讲解-1.mp4

任务10202:Paper-第十五篇论文讲解-2.mp4

任务10203:Lecture概率图模型-1贝叶斯推理.mp4

任务10204:Lecture概率图模型-1贝叶斯推理.mp4

任务10205:Lecture概率图模型-1贝叶斯推理.mp4

任务10206:Lecture概率图模型-1贝叶斯推理.mp4

任务10207:Lecture概率图模型-1贝叶斯推理.mp4

任务10208:Paper第十六篇论文讲解-1(2).mp4

任务10209:Paper第十六篇论文讲解-2(2).mp4

任务10210:ReviewBayesianNeuralNetwork-1(2).mp4

任务10211-10220

任务10211:ReviewBayesianNeuralNetwork-2(2).mp4

任务10212:ReviewMCMC之MetroplisHasting算法-1(2).mp4

任务10213:ReviewMCMC之MetroplisHasting算法-2(2).mp4

任务10214:ReviewMCMC之MetroplisHasting算法-3(2).mp4

任务10215:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-1(2).mp4

任务10216:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-2(2).mp4

任务10217:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-3(2).mp4

任务10218:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-4(2).mp4

任务10219:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-5.mp4

任务10220:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-6.mp4

任务10221-10230

任务10221:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-7.mp4

任务10222:Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-8.mp4

任务10223:课程拓展-1.mp4

任务10224:课程拓展-2.mp4

任务10225:课程拓展-3.mp4

任务10226:课程拓展-4.mp4

任务10227:课程拓展-5.mp4

任务10228:review聊天机器人项目讲解-1.mp4

任务10229:review聊天机器人项目讲解-2.mp4

任务10230:ReviewEdward库来搭建LDA模型-1.mp4

任务10231-10235

任务10231:ReviewEdward库来搭建LDA模型-2.mp4

任务10232:review机器翻译项目讲解-1.mp4

任务10233:review机器翻译项目讲解-2.mp4

任务10234:ReviewAI工程师面试准备-1.mp4

任务10235:ReviewAI工程师面试准备-2.mp4

资料

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