开课吧后厂理工学院资深ai算法工程师nlp自然语言处理方向

开课吧后厂理工学院资深ai算法工程师cv计算机视觉方向
第一个项目问答摘要与推理
时间内容关键信息作业
WEEK1
词向量与文本表征
词向量的基本原理
Nagative sampling
Hierarchical softmax 等优化方法
Word2vec
Neural Networks
Negative sampling
Hierarchical softmax
NLP 项目1
的数据预处
理、项目架构
搭建
WEEK2
相关项目发布
实践深度学习框架
代码实践词向量构建
WEEK3
自动摘要原理及其方法
seq2seq 序列模型
文本自动摘要模型
基于abstractive 的自动摘要方法
Extractive 自动摘要方法
Seq2seq
Auto-summarization
Extractive
Abstractive
Attention
beam search
使用
Tensorflow
等框架实现
seq2seq 模

WEEK4
seq2seq 模型构建
attention 机制实现
beam search 算法实现
WEEK5
自动摘要的最佳实践方式
主题模型与文本自动分段
Encoder、Decoder、attention 等
深入研究
Abstractive
Auto-summarization
seq2seq
文本摘要、语
言生成模型
代码实践
WEEK6
自动摘要、语言生成模型代码实现
相关模型优化技巧实现
WEEK7
端到端的完整实现
从数据源到最终结果end-to-end
完成问答自动摘要的实践方法
end-to-end
Encoder
Decoder
attention
完成问答摘
要与推理该
项目
WEEK8
深度学习框架使用技巧
相关代码优化
第二个项目试题知识点自动标注
时间内容关键信息作业
WEEK9
文本分类问题剖析
特征工程
传统机器学习方法在文本分类中的应

Naive Bayes
SVM
LR
KNN
项目二发布
常用文本分
类方法代码
实践
WEEK10
相关传统机器学习方法代码实践
WEEK11
多层标签问题处理方法
深度学习文本分类算法研究
FastText
TextCNN
TextRNN
TextRCNN
DPCNN
基于深度学
习文本多标
签分类任务
实践
WEEK12
TextCNN、HAN 等文本分类方法实践
不同文本分类方法对比应用
WEEK13
文本高级表征方法
词向量的高级用法
TRANSFOMER 结构
EMLO, BERT 等预训练模型
Attention
TRANSFOMER
EMLO
BERT
基于
TRANSFOM
ER 结构预训
练模型代码
WEEK14 实践
BERT 等预训练模型应用
TRANSFOMER 内部算法结构搭建
WEEK15
文本分类问题相关技巧
工程能力提升
Tensorflow serving
End to end
完成多标签
文本分类项

WEEK16
端到端的完整实现
从数据源到最终结果end-to-end 完
成多标签文本分类任务
第三个项目在线课堂视频内容自动分段
时间内容关键信息作业
WEEK17
语言模型理论
智能文本纠错
语义分析判断
n-gram
BiLSTM
Multi Head
Self-Attention
项目三发布
相关数据处
理实践
WEEK18 文本语义纠错项目代码实践
WEEK19
关键词提取
隐马尔可夫模型
中文命名实体识别HMM
CRF
BiLSTM-CRF
代码实践中
文命名体识
别任务
WEEK20
实体识别任务构建
条件随机场等算法应用
WEEK21
文本生成问题研究
视频自动分段系统分析
段落关键点分析
CNN-RNN
combination
seq2seq
TRANSFOMER
对项目整体
架构进行搭

WEEK22
视频内容自动分段代码实践
相关算法技巧
WEEK23
视频内容分断关键文本生成
自动分段内容端到端实现
有关项目部署
Tensorflow serving
End to end
完成视频内
容自动分段
项目
WEEK24 理论课代码实践

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