教程内容:
5年以上自然语言处理AI深度学习视频课程AI核心算法研发经验，南京东南大学计算机科学硕士，曾在电信、威宁公司担任高级算法工程师、数据科学家、AI部门负责人。他负责深度学习、机器学习等AI前言算法的研发，并落地商业项目。他在自然语言处理、图像处理、数据挖掘、机器学习、深度学习等领域拥有丰富的项目和工程经验。教学内容均为企业实践项目，教学经验丰富，善于培养学生的思维能力和创新能力，赢得了广大学生的一致好评，具有较高的知名度。
老师介绍:
澳普老师:5年以上AI核心算法研发工作经验，南京东南大学计算机科学硕士，曾在电信、威宁等公司担任高级算法工程师、数据科学家、AI部门负责人。
他负责深度学习、机器学习等AI前言算法的研发，并落地商业项目。他在自然语言处理、图像处理、数据挖掘、机器学习、深度学习等领域拥有丰富的项目和工程经验。教学内容均为企业实践项目，教学经验丰富，善于培养学生的思维能力和创新能力，赢得了广大学生的一致好评，具有较高的知名度。
教程目录:
第1节:
1.自然语言处理和深度学习的概况及最新发展
2.NLP实现了机器学习、聊天机器人、情感分析和语义搜索
第2章:自然语言处理和Python编程
3.构建Python环境并安装开发工具
4.NLP PYTHON开发包介绍
5.洁霸的安装、引进和使用
6.斯坦福NLP是在Python环境中安装、引入和使用的
7.Hanlp是在Python环境中安装、引入和使用的
第三章:快速掌握自然语言处理技术的分词、词性标注和关键词提取
08.分词、词性标注和命名实体识别的介绍与应用
09.精确分词加载自定义词典分词01
10.加载精确分词自定义词典分词02
11.词频和词典动态调整，实现精确分词
12.词性标注代码实现和信息提取
13.关键命名实体的标识，如人名、地名和机构名称
14.textrank算法原理介绍
15.基于文本排名的关键词提取
第四章:句法和语法
16.依赖语法和语义依赖分析
17.依赖语法树解析(子树遍历、递归搜索、叶节点提取等。)
18.名词短语块挖掘
19.自定义语法和CFG
第五章:语法文本挖掘
20.n-gram算法介绍
21.N-GRAM生成单词对
22.TF-IDF算法介绍及应用
23.基于TF-IDF，挖掘符合语言规范的N-GRAM
第六章:表征学习和关系嵌入
24.语言模型
25.单词向量
26.深刻理解Word2vec算法层面的sofmax
27.深刻理解Word2vec算法的负采样
28.6.4基于Word2vec技术的词向量和词向量训练
第7章:用于深度学习的卷积神经网络
29.神经网络
30.彻底理解深度学习指的是卷积神经网络
31.美国有线电视新闻网文本分类
32.CNN文本分类算法模块
33.CNN文本分类模型详细解释了数据预处理
34.CNN文本分类模型的测试与部署
第8章:用于深度学习的递归神经网络
35.递归网络
36.长短期记忆网络
37.LSTM文本分类原则
38.LSTM文本分类代码体系结构
39.LSTM文本分类代码的详细说明
40.LSTM文本分类模型预测与部署
第9部分:用于特定领域命名实体识别的NER技术
41.基于深度学习的医疗保险命名实体识别课题背景介绍
42 .医疗保险命名实体和实体关系制度建立及命名实体分类标准
43.医疗保险命名实体识别的前沿技术和难点
44.基于深度学习的医保命名实体识别算法模块设计(一)
45.基于深度学习的医保命名实体识别算法模块设计(下)
46.数据采集、清洗、数据机器自动标注并转换成深度学习格式
47.数据采集、清洗、数据机器自动标注并转换成深度学习格式
48.模型本地Lib库封装(一)
49.模拟本地Lib库封装(如下)
50.部署张量流训练模型是云服务(一)
51.部署张量流训练模型是云服务(下图)
52.算法设计和代码实现1
53.算法设计和代码实现2
54.代码调试、参数优化和深度分析(深度理解)1
55.代码调试、参数优化和深入分析(深度理解)2
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