自然语言处理之ai深度学习顶级实战自然语言处理之ai深度学习顶级实战课程
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课程章节章节1：nlp和深度学习发展概况和最新动态课时1：nlp历史现在及为什么需要学习nlp技术课时2：nlp实现机器学习.聊天机器人.情感分析和语义搜索章节2：nlp与python编程课时3：python环境搭建及开发工具安装课时4：nlp常用python开发包的介绍课时5：jieba安装、介绍及使用课时6：stanford nlp 在python环境中安装、介绍及使用课时7：hanlp 在python环境中安装、介绍及使用章节3：快速掌握nlp技术之分词、词忄生标注和关键字提取课时8：分词、词忄生标注及命名实体识别介绍及应用课时9：准确分词之加载自定义字典分词01课时10：准确分词之加载自定义字典分词02课时11：准确分词之动态调整词频和字典课时12：词忄生标注代码实现及信息提取课时13：人名、地名、机构名等关键命名实体识别课时14：textrank算法原理介绍课时15：基于textrank关键词提取章节4： 句法与文法课时16：依存句法与语义依存分析课时17：依存句法树解析（子树遍历.递归搜索.叶子节点提取等）课时18：名词短语块挖掘课时19：自定义语法与cfg章节5： n-gram文本挖掘课时20：n-gram算法介绍课时21：n-gram生成词语对课时22：tf-idf算法介绍应用课时23：基于tf-idf挖掘符合语言规范的n-gram章节6： 表示学习与关系嵌入课时24：语言模型课时25：词向量课时26：深入理解word2vec算法层次sofmax课时27：深入理解word2vec算法负采样课时28：6.4 基于word2vec技术的词向量、字向量训练章节7： 深度学习之卷积神经网络课时29：bp神经网络课时30：彻底理解深度学习指卷积神经网络课时31：cnn文本分类课时32：cnn文本分类算法模块课时33：cnn文本分类模型详解数据预处理课时34：cnn文本分类模型测试与部署章节8： 深度学习之递归神经网络课时35：递归网络课时36：lstm课时37：lstm文本分类原理课时38：lstm文本分类代码架构课时39：lstm文本分类代码详解课时40：lstm文本分类模型预测与部署章节9： 特定领域命名实体识别ner技术课时41：基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍课时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课时43：医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点课时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)课时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）课时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（上）课时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（下）课时48：模型本地lib库封装（上）课时49：模型本地lib库封装（下）课时50：部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）课时51：部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）课时52：算法设计及代码实现1课时53：算法设计及代码实现2课时54：代码调试.参数优化及深度剖析（深入理解）1课时55：代码调试.参数优化及深度剖析（深入理解）2
