本套课程来自贪心学院：NLP自然语言处理集训营，从入门到精通，四个月助你成为NLP工程师，课程官方售价15998元，课程定位培养满足岗位要求的AI人才，对应输出岗位：NLP工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。课程价值较高。

课程由贪心学院院长，李文哲主讲，课程需要由一定Python编程基础，如果没有也没关系，本站由众多Python课程，祝您学习成功！


这套课程适合：

有一定Python编程基础的学员，但不需要NLP相关基础；
想找自然语言处理/算法相关工作的学员；
试图学好但缺乏正确指点的学员；
想转型从事AI工作的学员。

毕业条件
·完成9个课程项目（每个5小时~15小时）；
·完成聊天机器人项目（40-80小时）；
·完成Capstone项目（40-100小时）；
·完成至少6篇技术博文的写作；
·个人github项目满足学院的要求；
·通过期中，期末考试，完成一周一次Quiz；
·提交不定期布置的论文的阅读总结；
·制作满足要求的简历。

完成本课程，你会：
·具备绝大部分NLP/算法岗位要求的技能·深入地理解自然语言处理技术原理以及应用；
·对于工作中遇到的NLP项目，懂得怎么一步步完成；
·提高独立思考能力，解决问题能力；
·极大提升动手能力；
·懂得怎么写技术文章，表达自己的想法。

任务001： 自然语言处理训练营.mp4 [61.8M]任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.mp4 [31.2M]

任务003： NLP定义以及歧义性.mp4 [23.9M]

任务004： 案例：机器翻译01.mp4 [59.9M]

任务005： 案例：机器翻译02.mp4 [59.7M]

任务006： NLP的应用场景.mp4 [18.5M]

任务007： NLP的关键技术.mp4 [44.7M]

任务008： 算法复杂度介绍.mp4 [61.1M]

任务009： 课后答疑.mp4 [62.7M]

任务010： 简单的复杂度的回顾.mp4 [9.9M]

任务011： 归并排序.mp4 [32.3M]

任务012： Master Theorem.mp4 [50.9M]

任务013： 斐波那契数的时间复杂度.mp4 [41.7M]

任务014： 斐波那契数的空间复杂度.mp4 [40.3M]

任务015：斐波那契数的循环实现.mp4 [23.4M]

任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4 [42.1M]

任务017：问答系统介绍.mp4 [106M]

任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4 [45.3M]

任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4 [64.3M]

任务020：文本处理的流程.mp4 [28.6M]

任务021：分词-前向最大匹配.mp4 [66.3M]

任务022：分词-后向最大匹配.mp4 [32.2M]

任务023：分词-考虑语言模型.mp4 [63.5M]

任务024：分词-维特比算法.mp4 [114.8M]

任务025：拼写错误纠正.mp4 [86M]

任务026： 拼写纠错（2）.mp4 [79.1M]

任务027：拼写纠错（3）.mp4 [142.5M]

任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4 [128.6M]

任务029： 文本的表示.mp4 [142.8M]

任务030：文本的相似度.mp4 [199.1M]

任务031：tf-idf 文本表示.mp4 [186.7M]

任务032：词向量介绍.mp4 [247.7M]

任务033：学习词向量.mp4 [209.2M]

任务034：倒排表.mp4 [216.7M]

任务035：Noisy Channel Model.mp4 [68M]

任务036：语言模型介绍.mp4 [24.3M]

任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4 [127.4M]

任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp4 [52.6M]

任务039：估计语言模型的概率.mp4 [92.8M]

任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4 [93.9M]

任务041：Add-one Smoothing.mp4 [51.8M]

任务042：Add-K Smoothing.mp4 [33.5M]

任务043：Interpolation.mp4 [44.4M]

任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.mp4 [56.6M]

任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4 [44.2M]

任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp4 [49.4M]

任务047：Lesson6直播.mp4 [466.5M]

任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4 [51.7M]

任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4 [136.2M]

任务050：03利用语言模型生成句子.mp4 [93.4M]

任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4 [44.3M]

任务052：05专家系统介绍.mp4 [131.7M]

任务053：06逻辑推理.mp4 [94.8M]

任务054：07Case Study 风控.mp4 [33M]

任务055：08一些难题.mp4 [67.7M]

任务056：09机器学习介绍01.mp4 [105.7M]

任务057：10机器学习介绍02.mp4 [89.2M]

任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4 [121M]

任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4 [124M]

任务060：lambda表达式.mp4 [10.1M]

任务061：map函数的应用.mp4 [14.3M]

任务062：filter过滤器.mp4 [11.6M]

任务063：reduce函数.mp4 [11.9M]

任务064：python三大推导式.mp4 [23.9M]

任务065：闭包.mp4 [22.2M]

任务066：装饰器一.mp4 [12.6M]

任务067：装饰器二.mp4 [27.7M]

任务068：初识numpy.mp4 [12.5M]

任务069：numpy数组的创建.mp4 [30.5M]

任务070：numpy的矢量化运算.mp4 [13.7M]

任务071：numpy的花式索引.mp4 [38.6M]

任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4 [24.7M]

任务073：条件逻辑转数组.mp4 [21.4M]

任务074：数学运算与排序.mp4 [23.4M]

任务075：numpy文件处理.mp4 [26.7M]

任务076：线性代数函数和随机漫步例子.mp4 [20.1M]

任务077：词性标注-实战（1）.mp4 [52.5M]

任务078：词性标注–实战（2）.mp4 [138M]

任务079：词性标注-实战（3）.mp4 [62.7M]

任务080：词性标注-实战（4）.mp4 [98.3M]

任务081：词性标注-实战（5）.mp4 [27.4M]

任务082：初识series类型.mp4 [26.5M]

任务083：初识dataframe.mp4 [34.9M]

任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4 [29.4M]

任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4 [20.8M]

任务086：层次化索引.mp4 [30M]

任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4 [27M]

任务088：pandas读写csv文件.mp4 [31.8M]

任务089：pandas读取excel文件并画图.mp4 [23.5M]

任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4 [38.3M]

任务091：虚拟环境的搭建.mp4 [18M]

任务092：创建第一个爬虫项目.mp4 [29.1M]

任务093：调试运行爬虫程序.mp4 [20.7M]

任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4 [50.5M]

任务095：访问首页列表中的url .mp4 [36.3M]

任务096：获取帖子标题和内容.mp4 [53.9M]

任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4 [36M]

任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4 [43.2M]

任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4 [44.1M]

任务100：数据持久化代码开发.mp4 [57.2M]

任务101：数据入库.mp4 [87.9M]

任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4 [65.5M]

任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4 [75.3M]

任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4 [78.2M]

任务105：精确率和召回率.mp4 [176.1M]

任务106： 逻辑回归介绍.mp4 [180.8M]

任务107： 逻辑回归是线性分类器.mp4 [42.1M]

任务108： 逻辑回归的目标函数.mp4 [109.9M]

任务109： 梯度下降法.mp4 [142.2M]

任务110： 逻辑回归的梯度下降法.mp4 [226.6M]

任务111： 当线性可分的时候.mp4 [9.9M]

任务112： 关于面试的话题-01.mp4 [35.7M]

任务113： 关于面试的话题-02.mp4 [44.2M]

任务114： 关于面试的话题-03.mp4 [37.1M]

任务115： 直播-01.mp4 [21M]

任务116： 直播-02.mp4 [18.8M]

任务117： 直播-03.mp4 [19M]

任务118： 直播-04.mp4 [30.4M]

任务119： 直播-05.mp4 [17M]

任务120： 直播-06.mp4 [27.9M]

任务121： 直播-07.mp4 [11.7M]

任务122： 直播-08.mp4 [51.7M]

任务123： 直播-09.mp4 [31.5M]

任务124： 直播-10.mp4 [28.5M]

任务125： 直播-11.mp4 [29.2M]

任务126： 当数据线性可分割的时候.mp4 [41.6M]

任务127： 限制参数变得太大.mp4 [107.8M]

任务128： 模型复杂度与过拟合.mp4 [271.1M]

任务129： 怎么避免过拟合.mp4 [51.5M]

任务130： 正则介绍.mp4 [75.8M]

任务131： L1 VS L2.mp4 [233.7M]

任务132： review 数据结构串讲-01.mp4 [58M]

任务133： review 数据结构串讲-02.mp4 [60.5M]

任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.mp4 [152.9M]

任务135： 交叉验证（1）.mp4 [16.2M]

任务136： 交叉验证（2）.mp4 [47.3M]

任务137： 正则的作用.mp4 [21.5M]

任务138： MLE VS MAP介绍.mp4 [25.7M]

任务139： 正则的使用.mp4 [56.7M]

任务140： 交叉验证.mp4 [99.4M]

任务141： 参数搜索策略.mp4 [135.2M]

任务142： 高级：正则的灵活应用.mp4 [173.5M]

任务143： 总结.mp4 [29.7M]

任务144： MLE与MAP.mp4 [206.9M]

任务145： Lasso Regression介绍.mp4 [45.4M]

任务146： 特征选择技术.mp4 [168.1M]

任务147： LASSO介绍.mp4 [77.8M]

任务148： Coordinate Descent.mp4 [61M]

任务149： Coordinate Descent for LASSO.mp4 [145.7M]

任务150： 其他LASSO Solver.mp4 [21.4M]

任务151： 变分推断 指数族家族 lda.mp4 [175.2M]

任务152： Optimization.mp4 [29.5M]

任务153： Optimization is Everywhere.mp4 [49.6M]

任务154： Optimization – Categories.mp4 [20.4M]

任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4 [8.4M]

任务156： 判断一个函数是凸函数.mp4 [59.6M]

任务157： 解决一个具体问题1.mp4 [44M]

任务158： 解决一个具体问题2.mp4 [76M]

任务159： 回顾凸函数.mp4 [23.9M]

任务160： 介绍Set Cover Problem.mp4 [30.5M]

任务161： Approach1- Exhaustive Search.mp4 [30.1M]

任务162： Approach2-贪心算法.mp4 [43.9M]

任务163： Approach3-Optimization.mp4 [150.3M]

任务164： 总结.mp4 [39.6M]

任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4 [13.1M]

任务166： 梯度下降法的复杂度.mp4 [16.3M]

任务167： 梯度下降法的收敛分析.mp4 [84.1M]

任务168： 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4 [138.4M]

任务169： 收敛性推导.mp4 [244.2M]

任务170： Linear Classifier.mp4 [97.9M]

任务171：Margin的计算.mp4 [75.5M]

任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4 [45.2M]

任务173： SVM的目标函数：Soft constraint.mp4 [108.5M]

任务174： Hinge Loss.mp4 [149.4M]

任务175： Primal-Dual介绍.mp4 [48M]

任务176： attention transformer bert-01.mp4 [187.2M]

任务177： attention transformer bert-02.mp4 [115.2M]

任务178： Capstone项目介绍.mp4 [133.4M]

任务179： LinearSVM的缺点.mp4 [45.6M]

任务180： 数据映射到高维.mp4 [83.8M]

任务181： 拉格朗日-等号条件处理.mp4 [104M]

任务182： 拉格朗日-不等号条件处理.mp4 [94.2M]

任务183： KKT条件.mp4 [32.6M]

任务184： SVM的KKT条件.mp4 [44.7M]

任务185： Primal-Dual介绍.mp4 [72.1M]

任务186： SVM的Dual推导.mp4 [95.6M]

任务187： Kernel Trick.mp4 [152.4M]

任务188： 信息抽取介绍 直播.mp4 [144M]

任务189： 命名实体识别介绍.mp4 [55M]

任务190： 简历分析场景.mp4 [7.1M]

任务191： 搭建NER分类器.mp4 [34.4M]

任务192： 方法介绍.mp4 [2.9M]

任务193： 基于规则的方法.mp4 [3.7M]

任务194： 投票决策方法.mp4 [21.9M]

任务195： 特征工程与特征表示01.mp4 [127.8M]

任务196： 特征工程与特征表示02.mp4 [84.9M]

任务197： 问答.mp4 [127.4M]

任务198： 信息抽取介绍.mp4 [186.1M]

任务199： Ontological Relation.mp4 [34.7M]

任务200： 关系抽取方法介绍.mp4 [39.3M]

任务201： 基于规则的方法.mp4 [123.1M]

任务202： 基于监督学习的方法.mp4 [246.1M]

任务203： cnn rnn transformer对比-01.mp4 [53.3M]

任务204： cnn rnn transformer对比-02.mp4 [58.6M]

任务205： 关系抽取.mp4 [91.2M]

任务206： bootstrap算法的缺点.mp4 [18.2M]

任务207： SnowBall算法.mp4 [70.1M]

任务208： 生成模板.mp4 [52.8M]

任务209： 生成tuple与模板评估.mp4 [55.6M]

任务210： 评估记录+过滤.mp4 [69.5M]

任务211： SnowBall总结.mp4 [23.6M]

任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4 [55.3M]

任务213：实体消歧算法.mp4 [74.2M]

任务214：Entity Resolution(实体统一).mp4 [52.5M]

任务215：实体统一算法.mp4 [169.2M]

任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4 [90M]

任务217： 什么是句法分析.mp4 [73.7M]

任务218： 句法分析的应用.mp4 [29.1M]

任务219： 语法.mp4 [85.2M]

任务220： PCFG.mp4 [24.1M]

任务221： 评估语法树.mp4 [77.1M]

任务222： 寻找最好的树.mp4 [13.5M]

任务223： CNF Form.mp4 [150.5M]

任务224： CKY算法.mp4 [256.5M]

任务225： 时序模型.mp4 [33.5M]

任务226： HMM的介绍.mp4 [30.5M]

任务227： HMM的应用例子.mp4 [151.9M]

任务228： HMM的参数.mp4 [121.7M]

任务229： HMM中的Inference问题.mp4 [239.8M]

任务230： HMM中的F B算法1.mp4 [156.9M]

任务231： HMM中的F B算法2.mp4 [117.6M]

任务232： HMM中的F B算法3.mp4 [98.9M]

任务233： Data Representation.mp4 [20.9M]

任务234： Latent Variable Models.mp4 [45.6M]

任务235： Complete vs Incomplete Case.mp4 [11.2M]

任务236： MLE for Complete and Incomplete Case.mp4 [14M]

任务237： EM Derivation.mp4 [80.1M]

任务238： Remarks on EM.mp4 [6.1M]

任务239： K-means.mp4 [14.4M]

任务240： K-means Cost Function.mp4 [40.2M]

任务241： MLE for GMM.mp4 [32.4M]

任务242：模拟面试(mp3)-01.mp3 [37.9M]

任务243：模拟面试(mp3)-02.mp3 [33.5M]

任务244： HMM中的参数.mp4 [69.7M]

任务245： Complete vs Incomplete Case.mp4 [15.7M]

任务246： Complete Case.mp4 [68.4M]

任务247： Incomplete Case.mp4 [21.5M]

任务248： EM算法回顾.mp4 [44.3M]

任务249： F B算法回顾.mp4 [38.7M]

任务250： 估计PI.mp4 [71M]

任务251： 估计B.mp4 [110.2M]

任务252： 估计A.mp4 [350M]

任务253： 公司实际项目串讲-01.mp4 [44.6M]

任务254： 公司实际项目串讲-02.mp4 [82.9M]

任务255： 公司实际项目串讲-03.mp4 [91.5M]

任务256： 有向图与无向图模型.mp4 [147.3M]

任务257： 生成模型与判别模型.mp4 [10.1M]

任务258： Log-Linear Model.mp4 [31.4M]

任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4 [165.8M]

任务260： CRF介绍.mp4 [88.5M]

任务261： Inference问题.mp4 [87.4M]

任务262： 参数估计.mp4 [327.1M]

任务263： wordvector词向量.mp4 [30.7M]

任务264： Global Generation of Distributed Representation.mp4 [54.7M]

任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4 [7M]

任务266： Skip-Gram Model.mp4 [43.6M]

任务267： 语料库.mp4 [107.2M]

任务268： Word2Vec代码.mp4 [99.5M]

任务269： 训练SkipGram问题.mp4 [46.2M]

任务270： SkipGram另一种目标函数构建.mp4 [79.3M]

任务271： SkipGram的negative sampling.mp4 [292.9M]

任务272： 评估词向量.mp4 [79.9M]

任务273： 词向量在推荐系统中的应用.mp4 [210.8M]

任务274： 梯度提升树.mp4 [73.4M]

任务275： 答疑.mp4 [58.7M]

任务276： Word2vec.mp4 [42M]

任务277： Learning with Subword.mp4 [37.7M]

任务278： When subword is needed.mp4 [32.4M]

任务279： Learn Embedding from Language Model.mp4 [17.2M]

任务280： What are potential solutions.mp4 [16.2M]

任务281： Elmo at Glance.mp4 [80.4M]

任务282： Category of Word Representation.mp4 [85.6M]

任务283： 神经网络介绍.mp4 [84.1M]

任务284： 激活函数.mp4 [175.3M]

任务285：MLP.mp4 [171.5M]

任务286：多层神经网络.mp4 [35.4M]

任务287：Universal Approximation Theorem.mp4 [50.1M]

任务288：Biological Inspiration.mp4 [31.9M]

任务289：回顾神经网络.mp4 [44.6M]

任务290： 神经网络的损失函数.mp4 [120.5M]

任务291： BP算法的核心流程.mp4 [45.2M]

任务292： 对输出层的梯度计算.mp4 [181.2M]

任务293： 对隐含层的梯度计算.mp4 [134.3M]

任务294：对参数的梯度计算.mp4 [68.8M]

任务295： 对BP算法的总结.mp4 [73M]

任务296： gradient checking.mp4 [39M]

任务297： 深度学习与非凸函数.mp4 [16.3M]

任务298： 深度学习中的Plateau.mp4 [28.5M]

任务299： SGD的收敛条件.mp4 [66M]

任务300： Early Stopping.mp4 [85.9M]

任务301： 为什么需要递归神经网络？.mp4 [28.1M]

任务302： 递归神经网络介绍.mp4 [140.5M]

任务303： 语言模型.mp4 [102.8M]

任务304： RNN的深度.mp4 [19.7M]

任务305： 梯度爆炸和梯度消失.mp4 [141.5M]

任务306： Gradient Clipping.mp4 [38.9M]

任务307： LSTM的介绍.mp4 [89.6M]

任务308： LSTM的应用.mp4 [56.6M]

任务309： Bi-Directional LSTM.mp4 [48.1M]

任务310： Gated Recurrent Unit.mp4 [52.2M]

任务311： 问答系统讲解01.mp4 [73.9M]

任务312： 问答系统讲解02.mp4 [203.1M]

任务313： Representation Learning.mp4 [33.4M]

任务314： What makes good representation-01.mp4 [130.6M]

任务315： What makes good representation-02.mp4 [255.8M]

任务316： What makes good representation-03.mp4 [263.2M]

任务317： Why Deep.mp4 [39.7M]

任务318： Why Deep Learning Hard to Train.mp4 [63.5M]

任务319： Ways to Solve Training.mp4 [79.4M]

任务320： Dropout 介绍.mp4 [85.9M]

任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象.mp4 [47.8M]

任务322： 机器翻译.mp4 [40.3M]

任务323： Multimodal Learning.mp4 [66.9M]

任务324： Seq2Seq模型.mp4 [131.3M]

任务325： Seq2Seq训练介绍.mp4 [18.3M]

任务326： Inference Decoding.mp4 [137.5M]

任务327： Exhaustic Search.mp4 [38.4M]

任务328： Beam Search.mp4 [189.4M]

任务329： 回顾Multimodal Learning.mp4 [26.3M]

任务330： Attention注意力机制介绍.mp4 [23.6M]

任务331： 看图说话介绍.mp4 [111M]

任务332： 图像识别的注意力机制.mp4 [114M]

任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4 [63.2M]

任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4 [111.2M]

任务335： 回顾Seq2Seq模型.mp4 [240.7M]

任务336： Seq2Seq的Attention.mp4 [83.8M]

任务337： Self-Attention1.mp4 [72.7M]

任务338： Self-Attention2.mp4 [240M]

任务339： 深度文本匹配-01.mp4 [43.2M]

任务340： 深度文本匹配-02.mp4 [26.7M]

任务341： 回顾Attention.mp4 [102M]

任务342： RNN LSTM-based models.mp4 [22.7M]

任务343： Transformer的结构.mp4 [156.1M]

任务344： Each Encoder Block.mp4 [14.1M]

任务345： Self-Attention.mp4 [110.8M]

任务346： Add Normalize.mp4 [210.4M]

任务347： BERT概念.mp4 [45M]

任务348： 回顾Language model.mp4 [116.9M]

任务349： masked Language model.mp4 [44.6M]

任务350： masked Language model存在的问题.mp4 [126.1M]

任务351：LSTM.mp4 [24.7M]

任务352： BERT训练过程.mp4 [163M]

任务353：PGM领域.mp4 [47.9M]

任务354： 主题模型.mp4 [220.6M]

任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4 [192.9M]

任务356： 预测的过程.mp4 [97.2M]

任务357： GD，SGD，Adagrad算法.mp4 [74.1M]

任务358： 回顾LDA.mp4 [109M]

任务359： 举例说明生成的过程.mp4 [57.2M]

任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.mp4 [151.8M]

任务361： α到θi的生成.mp4 [214.9M]

任务362： 举例说明生成文章.mp4 [14.1M]

任务363： gibbs sampler.mp4 [161.8M]

任务364： collapsed gibbs sampling-01.mp4 [27M]

任务365： collapsed gibbs sampling-02.mp4 [38.1M]

任务366： collapsed gibbs sampling-03.mp4 [286.9M]

任务367： collapsed gibbs sampling-04.mp4 [159.2M]

任务368： collapsed gibbs sampling-05.mp4 [45.4M]

任务369： 推导过程01.mp4 [183.9M]

任务370： 推导过程02.mp4 [104.4M]

任务371： 推导过程03.mp4 [227.1M]

任务372： Gibbs采样01.mp4 [155.1M]

任务373： Gibbs采样02.mp4 [66.2M]

任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4 [126.2M]

任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4 [264.5M]

任务376： 核函数.mp4 [223M]

任务377： 直播-01.mp4 [21M]

任务378： 直播-02.mp4 [32.2M]

任务379： 直播-03.mp4 [81.2M]

任务380： 直播-04.mp4 [147.6M]

任务381： 直播-05.mp4 [53.1M]

任务382： 直播-06.mp4 [53M]

任务383： 直播-07.mp4 [175.7M]

任务384： 直播-01.mp4 [32.6M]

任务385：直播-02.mp4 [138.6M]

任务386：直播-03.mp4 [60.9M]

任务387：直播-04.mp4 [115.6M]

任务388：直播-05.mp4 [38.9M]

任务389：直播-06.mp4 [105.5M]

任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4 [238.2M]

任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4 [197.2M]

任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4 [63.2M]

任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4 [83.9M]

任务394： GMM-01.mp4 [54.1M]

任务395： GMM-02.mp4 [60.9M]

任务396： GMM-03.mp4 [92.1M]

任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4 [258.4M]

任务398： 改进思路.mp4 [44.7M]

任务399： Bert 的目标函数.mp4 [61.6M]

任务400： permutation.mp4 [283.3M]

任务401：pytorch实现skip-gram.mp4 [119.6M]

任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4 [106.1M]

任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.mp4 [36.9M]

任务404：直播-01.mp4 [42M]

任务405：直播-02.mp4 [114.2M]

任务406：直播-03.mp4 [94.2M]

任务407：直播-04.mp4 [204.8M]

课程资料源码.zip [117M] (2020-2-25补充)