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贪心学院NLP课程简介:

第1节: 自然语言处理技术与应用

任务1: 自然语言处理训练营
任务2: 课程团队介绍 & 课程详情
任务3: 什么是NLP & 机器翻译介绍
任务4: 机器翻译 & 语言模型
任务5: NLP的应用场景
任务6: NLP的几个关键技术

第2节: 问答系统(1)- 文本预处理

任务7: 01课程相关事宜
任务8: 02 文本分析流程
任务9: 03 找出最小的编辑距离
任务10: 04 严格的数学建模
任务11: 05 分词
任务12: 06 缺点解析

第3节: 问答系统(2)- 算法复杂度,文本预处理

任务13: 课程介绍
任务14: 算法复杂度基础
任务15: Master Theorem介绍
任务16: 斐波那契数的时间复杂度和空间复杂度01
任务17: 斐波那契数的时间复杂度和空间复杂度02
任务18: 词的过滤

第4节: 问答系统(3) – 文本处理和问答系统

任务19: 课程相关咨询
任务20: 项目作业的提交
任务21: Stemming
任务22: 文本的表示
任务23: 词向量介绍(word2vec)
任务24: 问答系统介绍 & 倒排表
任务25: 20181215 Review: Similarity 01
任务26: 20181215 Review: Similarity 02
任务27: 20181215 Review: Similarity 03
任务28: 20181216 答疑 01
任务29: 20181216 答疑 02
任务30: 20181216 答疑 03
任务31: 20181216 答疑 04
任务32: 20181222 Review: Attention机制01
任务33: 20181222 Review: Attention机制02
任务34: 20190105 Review :基于10个例子书写动态规划-01
任务35: 20190105 Review :基于10个例子书写动态规划-02
任务36: 20190105 Review :基于10个例子书写动态规划-03
任务37: 20190105 Review :基于10个例子书写动态规划-04
任务38: 20190112 Review ensemble 模型-01
任务39: 20190112 Review ensemble 模型-02
任务40: 20190112 Review ensemble 模型-03
任务41: 20190119Review 聊天机器人的关键技术-01
任务42: 20190119Review 聊天机器人的关键技术-02
任务43: 20190128 Review 各类数据结构算法及例题串讲-01
任务44: 20190128 Review 各类数据结构算法及例题串讲-02
任务45: 20190217Review Bert-01
任务46: 20190217NLP一期Review Bert-02
任务47: 20190217Review Bert-03

第5节: 数据处理、可视化和爬虫

任务48: numpy数组和矢量计算-01
任务49: numpy数组和矢量计算-02
任务50: pandas精讲
任务51: 可视化
任务52: Python编程高阶函数-01
任务53: Python编程高阶函数-02
任务54: nlp-爬虫-01
任务55: nlp-爬虫-02
任务56: nlp-爬虫-03
任务57: nlp-爬虫-04
任务58: nlp-爬虫-05
任务59: nlp-爬虫-06

第6节: NLP工程师所需的数学知识 (1)

任务60: 人工智能的两个方法
任务61: 专家系统
任务62: 专家系统的优缺点
任务63: 金融风控例子
任务64: 选择最小规则子集
任务65: 什么是机器学习

第7节: NLP工程师所需的数学知识 (2)

任务66: 监督学习
任务67: 朴素贝叶斯
任务68: 求最优解
任务69: 最大似然
任务70: 朴素贝叶斯案例01
任务71: 朴素贝叶斯案例02

第8节: 机器学习技术概览以及应用

任务72: Noisy Channel Model
任务73: 语言模型的介绍
任务74: 马尔科夫假设
任务75: unigram model
任务76: bigram model
任务77: Unigram model的计算
任务78: Bigram model和trygram model的计算
任务79: 连乘的问题
任务80: 语言模型的评估
任务81: Add-one Smoothing
任务82: Add-K Smoothing
任务83: Add-one estimation
任务84: Add-K estimation
任务85: Interpolation
任务86: Good-Turing Smoothing
任务87: 生成模型与判别模型

第9节: 文本预处理技术,词袋模型,各类常见距离计算

第10节: 朴素贝叶斯,逻辑回归模型详解

任务88: 逻辑回归 分类问题
任务89: 逻辑函数
任务90: 目标函数
任务91: 梯度下降法
任务92: 逻辑回归的总结
任务93: 例子:配置股票组合
任务94: 优化问题介绍
任务95: 为什么需要重视优化问题
任务96: 凸集
任务97: 凸函数
任务98: 最大流问题
任务99: 线性回归

第11节: 随机梯度下降法以及收敛理论

任务100: set cover problem01
任务101: set cover problem02
任务102: set cover problem03
任务103: 逻辑回归过拟合现象
任务104: L2正则
任务105: 超参数与模型参数
任务106: L1正则 VS L2正则

第12节: SVM模型详解,贝叶斯优化

任务107: L1正则与L2正则
任务108: MLE与MAP估计
任务109: 如何有效利用正则
任务110: SVM 的介绍
任务111: SVM在线性不可分的条件下的介绍

第13节: 第27次课:HMM- Backward算法,参数估计

任务112: Forward, Backward算法
任务113: Viterbi算法(1)
任务114: Viterbi算法(2)
任务115: 参数估计(1)
任务116: 参数估计(2)
任务117: 参数估计(3)
任务118: 参数估计(4)

第14节: 第28次课:HMM (2) – Backward算法,Viterbi算法, 参数估计

任务119: 词性标注实战(1)
任务120: 词性标注实战(2)
任务121: 词性标注实战(3)
任务122: 有向图与无向图
任务123: Log-Linear Model
任务124: 用CRF实现命名实体分类(1)
任务125: 用CRF实现命名实体分类(2)

第15节: 第29次课:CRF模型以及推导

任务126: 特征函数
任务127: 特征函数与多元逻辑回归
任务128: CRF的目标函数
任务129: CRF的Inference问题
任务130: CRF的参数推导 (1)
任务131: CRF的参数推导 (2)
任务132: CRF的参数推导 (3)

第16节: 20190223 Review transformer

任务133: transformer-01
任务134: transformer-02
任务135: transformer-03

第17节: 第30次课: 神经网络

任务136: 神经元与激活函数
任务137: 激活函数
任务138: 神经元的叠加效应
任务139: 神经网络的数学表达
任务140: 神经网络数学表达, softmax
任务141: Universal Approximation Theorem
任务142: 多层神经网络数学表达
任务143: Biological Inspiration

第18节: 20190302 Review 关于面试的话题

任务144: 关于面试的话题-01
任务145: 关于面试的话题-02

第19节: 第31次课

任务146: Lesson 31-01
任务147: Lesson 31-02
任务148: Lesson 31-03
任务149: Lesson 31-04
任务150: Lesson 31-05
任务151: Lesson 31-06
任务152: Lesson 32-01
任务153: Lesson 31-07
任务154: Lesson 31-08
任务155: Lesson 31-09

第20节: 第32次课

任务156: Lesson 32-02
任务157: Lesson 32-03
任务158: Lesson 32-04
任务159: Lesson 32-05
任务160: Lesson 32-06
任务161: Lesson 32-07

第21节: 20190309 review mcmc

任务162: 20190309 review mcmc

第22节: 第33次课

任务163: Early Stopping与Regularization
任务164: Representation Learning
任务165: What Makes Good Representation(1)
任务166: What Makes Good Representation(2)
任务167: What Makes Good Representation(3)
任务168: What Makes Good Representation(4)
任务169: Why Deep?
任务170: Layer-wise pretraining
任务171: Why Hard to train

第23节: 第34次课

任务172: Dropout
任务173: Why Dropout Prevent Overfitting
任务174: Unsupervised Pre-training and Variational Bound
任务175: 语言模型回顾
任务176: Neural语言模型回顾
任务177: RNN模型介绍

第24节: Review EM算法—-20190316

任务178: Review EM算法

第25节: 第35次课

任务179: RNN LSTM01
任务180: RNN LSTM02
任务181: RNN LSTM03
任务182: RNN LSTM04
任务183: RNN LSTM05
任务184: RNN LSTM06
任务185: RNN LSTM07
任务186: RNN LSTM08

第26节: 第36次课

任务187: Seq2seq01
任务188: Seq2seq02
任务189: Seq2seq03
任务190: Seq2seq04
任务191: Seq2seq05
任务192: Seq2seq06
任务193: Seq2seq07
任务194: Seq2seq08

第27节: 第37次课

任务195: Attention机制01
任务196: Attention机制02
任务197: Attention机制03
任务198: Attention机制04
任务199: Attention机制05
任务200: Attention机制06
任务201: Attention机制07
任务202: Attention机制08
任务203: Attention机制09

第28节: 第38次课

任务204: Lesson38-01
任务205: Lesson38-02
任务206: Lesson38-03
任务207: Lesson38-04
任务208: Lesson38-05
任务209: Lesson38-06
任务210: Lesson38-07
任务211: Lesson38-08

第29节: Review bilstm+crf

任务212: Review bilstm+crf-01
任务213: Review bilstm+crf-02

第30节: 第39节课

任务214: 项目展示-01
任务215: 项目展示-02
任务216: 项目展示-03
任务217: 项目展示-04
任务218: 项目展示-05
任务219: 项目展示-06
任务220: 项目展示-07
任务221: 项目展示-08

第31节: 20190327 直播 Transformer_Bert

任务222: Transformer_Bert -01
任务223: Transformer_Bert-02
任务224: Transformer_Bert-03
任务225: Transformer_Bert-04

第32节: 20190331Review Session 排序模型

任务226: Session 排序模型

第33节: Chatbot1 直播

任务227: 闲聊型Chatbot
任务228: word hashing
任务229: 直接变种
任务230: LSTM-DSSM
任务231: 任务导向型
任务232: 意图识别
任务233: DST
任务234: DPL
任务235: 订餐的例子
任务236: 回复

第34节: Chatbot2 直播

任务237: Intent and Entity Extraction-RASA NLU
任务238: Negated Entities
任务239: Policy Action

第35节: 20190413 Review 关于AI工程师的日常

任务240: 关于AI工程师的日常-01
任务241: 关于AI工程师的日常-02

第36节: 20190427 LDA 直播

任务242: LDA修

第37节: NLP一期学员终期项目展示

任务243: NLP一期学员终期项目展示

第38节: Bidirectional-LSTM, Tree-LSTM, Graph-LSTM详解
第39节: 实战项目:利用深度学习搭建自适应系统中的学生学习模型
第40节: 深度学习的可视化以及可解释性
第41节: 实战项目:解释机器翻译系统
第42节: 实战项目:聊天机器人(1) – 聊天机器人介绍以及技术架构
第43节: 实战项目:聊天机器人(2) – 搭建意图识别模块
第44节: 实战项目:聊天机器人(3) – 搭建闲聊引擎
第45节: 实战项目:聊天机器人(4) – 搭建任务导向型对话引擎
第46节: 实战项目:聊天机器人(5) – 处理多轮对话
第47节: 实战项目:聊天机器人(6) – 处理短文本
第48节: 实战项目:聊天机器人(7) – 知识图谱的使用
第49节: 实战项目:开放式Capstone项目 (1)
第50节: 实战项目:开放式Capstone项目 (2)
第51节: 实战项目:开放式Capstone项目 (3)
第52节: 实战项目:开放式Capstone项目 (4)
第53节: 项目展示(1)
第54节: 项目展示(2)
第55节: 职业规划以及面试指导(1)
第56节: 职业规划以及面试指导(2)

任务244: NLP入门 | 文本预处理技术详解

任务245: 测试

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