高端Ai人工智能核心- 名企大厂NLP自然语言处理强化实战 从项目到技术 全面精解
高端Ai人工智能核心- 名企大厂NLP自然语言处理强化实战 从项目到技术 全面精解===============阶段目录===============
01-核心能力提升班自然语言处理方向004期
02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一
03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二
04-企业级任务型对话机器人-项目三
05-数据分析与python程序设计基础
06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
07-0基础 Python 入门
08-深度学习框架选修课
09-人工智能基础能力提升课
10-公开课
===============详细目录===============
(1)\01-核心能力提升班自然语言处理方向004期；目录中文件数:28个
├─(1) 1-语言模型与语法树.mp4
├─(2) 1.1 语言模型与语法树.zip
├─(3) 10-CNN卷积神经网络.mp4
├─(4) 10.1 CNN卷积神经网络.zip
├─(5) 11-RNN循环神经网络.mp4
├─(6) 11.1 RNN循环神经网络.zip
├─(7) 12-Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4
├─(8) 12.1 Transformer与BERT，大规模预训练问题.zip
├─(9) 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4
├─(10) 13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.zip
├─(11) 14-高级人工智能知识.mp4
├─(12) 14.1 高级人工智能知识.zip
├─(13) 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4
├─(14) 2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策.zip
├─(15) 3-动态规划与编辑距离.mp4
├─(16) 3.1 动态规划与编辑距离.zip
├─(17) 4-自然语言理解初步.mp4
├─(18) 4.1 自然语言理解初步.zip
├─(19) 5-经典机器学习一.mp4
├─(20) 5.1 经典机器学习一.zip
├─(21) 6-深度学习.mp4
├─(22) 6.1 深度学习.zip
├─(23) 7-经典机器学习二.mp4
├─(24) 7.1 经典机器学习二.zip
├─(25) 8-经典机器学习三：非监督、半监督、主动学习.mp4
├─(26) 8.1 经典机器学习三：非监督、 半监督、主动学习.zip
├─(27) 9-word2vec.mp4
├─(28) 9.1 word2vec.zip
(2)\02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一；目录中文件数:16个
├─(29) 1.1 项目导论与中文 词向量实践.zip
├─(30) 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4
├─(31) 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.zip
├─(32) 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4
├─(33) 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.zip
├─(34) 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4
├─(35) 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.zip
├─(36) 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.mp4
├─(37) 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.zip
├─(38) 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.mp4
├─(39) 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.zip
├─(40) 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.mp4
├─(41) 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.zip
├─(42) 8.1 项目总结与回顾.mp4
├─(43) 8.1 项目总结与回顾.zip
├─(44) 项目导论与中文词向量实践.mp4
(3)\03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二；目录中文件数:16个
├─(45) 1-机器阅读理解发展及任务解析.mp4
├─(46) 1.1 机器阅读理解发展及任务解析.zip
├─(47) 2-常见机器阅读理解模型（一）.mp4
├─(48) 2.1 常见机器阅读理解模型（一）.zip
├─(49) 3-常见机器阅读理解模型（二）.mp4
├─(50) 3.1 常见机器阅读理解模型（二）.zip
├─(51) 4-BERT与机器阅读理解.mp4
├─(52) 4.1 BERT与机器阅读理解.zip
├─(53) 5-BERT的模型变体.mp4
├─(54) 5.1 BERT的模型变体.zip
├─(55) 6-其它阅读理解相关模型.mp4
├─(56) 6.1 其它阅读理解相关模型.zip
├─(57) 7-模型集成与部署.mp4
├─(58) 7.1 模型集成与部署.zip
├─(59) 8-项目总结.mp4
├─(60) 8.1 项目总结.zip
(4)\04-企业级任务型对话机器人-项目三；目录中文件数:20个
├─(61) 1-智能对话系统导论.mp4
├─(62) 1.1 智能对话系统导论.zip
├─(63) 10-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.mp4
├─(64) 10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.zip
├─(65) 2-使用RASA制作你的第一个对话机器人.mp4
├─(66) 2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人.zip
├─(67) 3-深入RASA源码和定制化你的对话机器人.mp4
├─(68) 3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人.zip
├─(69) 4-代码课-基于rasa做KBQA.mp4
├─(70) 4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA.zip
├─(71) 5-自然语言理解（NLU）.mp4
├─(72) 5.1 自然语言理解（NLU）.zip
├─(73) 6-HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪.mp4
├─(74) 6.1 HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪.zip
├─(75) 7-基于模型的对话跟踪和基于规则的DialoguePolicy.mp4
├─(76) 7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy.zip
├─(77) 8-代码课-NLU和DST联合建模方法.mp4
├─(78) 8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法.zip
├─(79) 9-基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）.mp4
├─(80) 9.1 基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）.zip
(5)\05-数据分析与Python程序设计基础；目录中文件数:14个
├─(81) 1.1 Python 数据智能编程基础.zip
├─(82) 1.1 Python数据智能编程基础.mp4
├─(83) 2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas.zip
├─(84) 2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
├─(85) 3.1 数据可视化.mp4
├─(86) 3.1 数据可视化.zip
├─(87) 4.1 网络信息分析.mp4
├─(88) 4.1 网络信息分析.zip
├─(89) 5.1 文本信息自动化处理.mp4
├─(90) 5.1 文本信息自动化处理.zip
├─(91) 6.1 Python 办公自动化.zip
├─(92) 6Python办公自动化.mp4
├─(93) 7.1 服务器、数据库与分布式系统.zip
├─(94) 7Python办公自动化.mp4
(6)\06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程；目录中文件数:19个
├─(95) 1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.zip
├─(96) 1.2 第一周作业讲解.zip
├─(97) 2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.zip
├─(98) 3.1 深度卷积网络与计算机图像.zip
├─(99) 3.2 深度卷积网络与计算机图像2.zip
├─(100) 4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.zip
├─(101) 5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制.zip
├─(102) 6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.zip
├─(103) 7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解.zip
├─(104) Git与版本控制、代码风格.mp4
├─(105) Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
├─(106) 加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
├─(107) 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
├─(108) 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
├─(109) 深度卷积网络与计算机图像.mp4
├─(110) 深度卷积网络与计算机图像2.mp4
├─(111) 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
├─(112) 第一周作业讲解.mp4
├─(113) 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4
(7)\07-0基础 Python 入门；目录中文件数:12个
├─(114) 1.1 Python 基础入门.zip
├─(115) 2.1 Python 编程入门.zip
├─(116) 3.1 常用模块-numpy.zip
├─(117) 4.1 常用模块-pandas.zip
├─(118) 5.1 数据可视化.zip
├─(119) 6.1 Python 办公自动化.zip
├─(120) python-1-Python基础入门.mp4
├─(121) python-2-Python编程入门.mp4
├─(122) python-3-常用模块-numpy.mp4
├─(123) python-4-常用模块-pandas.mp4
├─(124) python-5-数据可视化.mp4
├─(125) python-6-Python办公自动化.mp4
(8)\08-深度学习框架选修课；目录中文件数:10个
├─(126) 1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras.zip
├─(127) 2.1 搭建模型和进阶操作.zip
├─(128) 3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”.zip
├─(129) 4.1 pytorch基础知识.zip
├─(130) 5.1 pytorch神经网络搭建.zip
├─(131) pytorch基础知识.mp4
├─(132) pytorch神经网络搭建.mp4
├─(133) tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
├─(134) tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
├─(135) 搭建模型和进阶操作.mp4
(9)\09-人工智能基础能力提升课；目录中文件数:18个
├─(136) 1.1 编程基础.zip
├─(137) 2.1数据分析基础.zip
├─(138) 3.1 机器学习的基本方法.zip
├─(139) 4.1 机器学习的基本方法（二）.zip
├─(140) 5.1 神经网络的基本原理与方法（一）.zip
├─(141) 6.1 神经网络的基本原理与方法（二）.zip
├─(142) 7.1 卷积神经网络（一）.zip
├─(143) 8.1 卷积神经网络（二）.zip
├─(144) 9.1 图像目标检测.zip
├─(145) week1-编程基础.mp4
├─(146) week2-数据分析基础.mp4
├─(147) week3机器学习的基本方法.mp4
├─(148) week4机器学习的基本方法（二）.mp4
├─(149) week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
├─(150) week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
├─(151) week7卷积神经网络（一）.mp4
├─(152) week8卷积神经网络（二）.mp4
├─(153) week9图像目标检测.mp4
(10)\10-公开课；目录中文件数:1个
├─(154) 公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？.mp4
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