NLP 实战高手课

第一章：AI及NLP基础 (15讲)

01 | 课程介绍
02 | 内容综述
03 | AI概览：宣传片外的人工智能
04 | AI项目流程：从实验到落地
05 | NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向
06 | NLP应用：智能问答系统
07 | NLP应用：文本校对系统
08 | NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？
09 | 深度学习框架简介：如何选择合适的深度学习框架？
10 | 深度学习与硬件：CPU
11 | 深度学习与硬件：GPU
12 | 深度学习与硬件：TPU
13 | AI项目部署：基本原则
14 | AI项目部署：框架选择
15 | AI项目部署：微服务简介

第二章：深度学习简介和NLP试水 (14讲)

16 | 统计学基础：随机性是如何改变数据拟合的本质的？
17 | 神经网络基础：神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础：训练神经网络
19 | 神经网络基础：神经网络的基础构成
20 | Embedding简介：为什么Embedding更适合编码文本特征？
21 | RNN简介：马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介：RNN和LSTM
23 | CNN：卷积神经网络是什么？
24 | 环境部署：如何构建简单的深度学习环境？
25 | PyTorch简介：Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？
27 | PyTorch简介：如何构造神经网络？
28 | 文本分类实践：如何进行简单的文本分类？
29 | 文本分类实践的评价：如何提升进一步的分类效果？

第三章：表格化数据挖掘 (40讲)

第四章：自然语言分类任务 (37讲)

第五章：增强学习 (37讲)

第六章：实际案例研究 (3讲)

第七章：系统部署 (14讲)