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[AI/大数据] A34贪心学院:NLP自然语言处理集训营入门精通(AI、机器学习、数据挖掘、算法工程... |
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)
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