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[AI/大数据] A37 京东AI NLP高阶实训营，百万NLP算法工程师腾飞之路，视频+源码价值25800元 |
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京东AI NLP高阶实训营(百万NLP算法工程师腾飞之路-基于京东真实场景及数据打造高阶实战训练营)，课程官方售价25800元，由京东人工智能平台部技术总监何云龙、京东AI数据专家张明、贪心学院CEO李文哲、贪心学院深度学习负责人袁源四位老师联合主讲，课程共17周培训课程，加配套资源与源码
商家智能运营项目 在京东商城零售场景中，有数以亿记的各类目海量图书，图书商家运营新品以及维护已有商品过程中，需要标记每本书籍所属的各级书目类别。操作十分繁琐，并且不可避免地会出现标记错误，尤其不同的运营人员对书目分类还容易理解错误的。为了解决此类问题，京东商城利用分类算法，帮助商家辅助检测并提醒商家选择正确的类别，极大地提升了商家运营效率。 Al智能营销项目 在京东零售场景，数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，同时达人赚取佣金。但达人创作又存在商品文案成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东Al营销文案的人工审核通过率超过95%，并覆盖了全品类的商品。 模型已成功应用于京东APP-发现好货、对话机器人京小智和搭配购等场景。 客服机器人项目 智能客服机器人已经成为了客服系统的重要组成部分，帮助人工客服提升工作效率，为企业降低人工成本。作为智能客服的行业先驱，京东多年来致力打造全链路的客服机器人，最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用，在用户购买商品的售前以及售后环节，为数千万用户以及数十万商家进行服务，为商家降本增效，为用户提升购物客服体验。 week01 [4.82G] 20200606Lecture [1.58G] 1课程安排以及核心技能.mp4 [201.49M] 2概论与常见基础任务.mp4 [251.34M] 3分类问题，命名实体识别.mp4 [292.35M] 4句法分析，语义理解与常见应用1.mp4 [232.04M] 5常见应用2.mp4 [273.29M] 6如何成为优秀的NLP人才.mp4 [370.95M] 20200606Paper [462.43M] paper 如何阅读-1.mp4 [271.99M] paper 如何阅读-2.mp4 [190.43M] 20200606Review1 [478.69M] （案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1.mp4 [286.26M] （案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2.mp4 [192.43M] 20200606Review2 [722.94M] （基础）工程师必须要懂的算法（时间空间）复杂度-1.mp4 [367.11M] （基础）工程师必须要懂的算法（时间空间）复杂度-2.mp4 [355.83M] 20200606Review3 [785.96M] （基础）NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-1.mp4 [368.98M] （基础）NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-2.mp4 [416.98M] 20200606Review4 [863.41M] DP动态规划 补课-1.mp4 [375.52M] DP动态规划 补课-2.mp4 [124.51M] DP动态规划 补课-3.mp4 [363.38M] week02 [4.24G] 20200613Lecture [2.02G] 多分类文本处理与特征工程-1.mp4 [310.02M] 多分类文本处理与特征工程-2.mp4 [132.41M] 多分类文本处理与特征工程-3.mp4 [240.25M] 多分类文本处理与特征工程-4.mp4 [240.83M] 多分类文本处理与特征工程-5.mp4 [271.60M] 多分类文本处理与特征工程-6.mp4 [214.77M] 多分类文本处理与特征工程-7.mp4 [127.59M] 多分类文本处理与特征工程-8.mp4 [188.41M] 多分类文本处理与特征工程-9.mp4 [341.10M] 20200613Paper [448.38M] Distributed Representations-01.mp4 [166.28M] Distributed Representations-02.mp4 [282.11M] 20200613Review1 [483.13M] 词向量的训练以及使用-1.mp4 [270.65M] 词向量的训练以及使用-2.mp4 [212.48M] 20200613Review2 [535.48M] 编程环境的搭建-1.mp4 [264.28M] 编程环境的搭建-2.mp4 [271.19M] 20200613Review3 [812.38M] Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-1.mp4 [414.34M] Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-2.mp4 [398.04M] week03 [4.09G] 20200620lecture [1.21G] 工业界模型训练和部署最佳实战-1.mp4 [221.07M] 工业界模型训练和部署最佳实战-2.mp4 [203.08M] 机器学习项目流程.mp4 [169.94M] 逻辑回归.mp4 [390.13M] 偏差与方差.mp4 [249.88M] 20200620project [665.72M] project-01.mp4 [294.77M] project-2.mp4 [370.94M] 20200620review1 [487.99M] （实战）数据不平衡的处理-1.mp4 [192.61M] （实战）数据不平衡的处理-2.mp4 [295.38M] 20200620review2 [553.64M] （基础）SkipGram模型讲解-1.mp4 [239.19M] （基础）SkipGram模型讲解-2.mp4 [314.45M] 20200620review3 [737.77M] （实战）工程代码编写-1.mp4 [255.88M] （实战）工程代码编写-2.mp4 [302.88M] （实战）工程代码编写-3.mp4 [179.02M] 20200621paper [504.21M] Paper-1.mp4 [280.72M] Paper-2.mp4 [223.49M] week04 [3.19G] 20200704Lecture [1.01G] 常用的分类算法-1.mp4 [291.46M] 常用的分类算法-2.mp4 [283.05M] 常用的分类算法-3.mp4 [227.61M] 常用的分类算法-4.mp4 [229.45M] 20200704paper [388.48M] Visualizing and understandi-1.mp4 [295.70M] Visualizing and understandi-2.mp4 [92.78M] 20200704review1 [452.18M] （前沿技术） 多模态文本分类技术-1.mp4 [229.11M] （前沿技术） 多模态文本分类技术-2.mp4 [223.07M] 20200704review2 [661.57M] （实战）Pytorch的使用-1.mp4 [255.66M] （实战）Pytorch的使用-2.mp4 [405.90M] 20200704review3 [732.52M] （实战）常用的卷积神经网络-1.mp4 [249.59M] （实战）常用的卷积神经网络-2.mp4 [258.80M] （实战）常用的卷积神经网络-3.mp4 [224.13M] week05 [3.20G] 20200711lecture [859.23M] 递归神经网络-1.mp4 [257.45M] 递归神经网络-2.mp4 [191.74M] 递归神经网络-3.mp4 [227.14M] 递归神经网络-4.mp4 [182.90M] 20200711paper [373.95M] paper1.mp4 [230.41M] paper2.mp4 [143.54M] 20200711review1 [414.04M] GPU计算-1.mp4 [193.64M] GPU计算-2.mp4 [220.40M] 20200711review2 [917.25M] （代码讲解）实现基于LSTM的情感分类-1.mp4 [330.35M] （代码讲解）实现基于LSTM的情感分类-2.mp4 [371.02M] （代码讲解）实现基于LSTM的情感分类-3.mp4 [215.87M] 20200711review3 [709.27M] 基于LSTM语言模型的代码生成-1.mp4 [348.99M] 基于LSTM语言模型的代码生成-2.mp4 [360.28M] week06 [3.28G] 0716图书分类项目讲解 [832.08M] 图书分类项目讲解-1.mp4 [358.18M] 图书分类项目讲解-2.mp4 [272.30M] 图书分类项目讲解-3.mp4 [201.59M] 0717智能营销项目 [399.23M] 智能营销项目说明-1.mp4 [247.57M] 智能营销项目说明-2.mp4 [151.66M] 0718lecture [569.27M] 基于Seq2Seq的文本生成-1.mp4 [395.64M] 基于Seq2Seq的文本生成-2.mp4 [173.63M] 0718review1 [243.31M] 基于Seq2Seq的文本生成-3.mp4 [243.31M] 0718review2 [905.12M] 基于Seq2Seq的机器翻译系统-1.mp4 [273.17M] 基于Seq2Seq的机器翻译系统-2.mp4 [387.51M] 基于Seq2Seq的机器翻译系统-3.mp4 [244.44M] 0719paper [405.12M] Named Entity Recognition-1.mp4 [225.12M] Named Entity Recognition-2.mp4 [126.00M] Named Entity Recognition-3.mp4 [54.00M] week07 [2.53G] 0725lecture [1.40G] Pointer Network以及Beam Search-1.mp4 [264.69M] Pointer Network以及Beam Search-2.mp4 [422.36M] Pointer Network以及Beam Search-3.mp4 [330.11M] Pointer Network以及Beam Search-4.mp4 [418.83M] 0725project [525.16M] 智能营销项目手把手教学-1.mp4 [240.94M] 智能营销项目手把手教学-2.mp4 [284.22M] 0725review [631.58M] 营销文案生成论文-1.mp4 [140.64M] 营销文案生成论文-2.mp4 [136.93M] 营销文案生成论文-3.mp4 [136.93M] 营销文案生成论文-4.mp4 [217.09M] week08 [2.99G] 0801_lecture [0.99G] 深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1.mp4 [290.33M] 深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2.mp4 [152.54M] 文本领域中的数据增强技术-1.mp4 [243.91M] 文本领域中的数据增强技术-2.mp4 [330.05M] 0801-review-1 [602.67M] Debug-1.mp4 [349.60M] Debug-2.mp4 [253.06M] 0802-review-2 [706.00M] Multi-Source Pointer Network-1.mp4 [390.08M] Multi-Source Pointer Network-2.mp4 [315.92M] 0802-项目教学 [733.44M] 智能营销项目教学-1.mp4 [561.27M] 智能营销项目教学-2.mp4 [172.17M] week09 [1.48G] 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作业3-1讲解.mp4 [358.13M] week13 [2.51G] 20200912lecture [970.01M] 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1.mp4 [251.30M] 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2.mp4 [348.93M] 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3.mp4 [369.78M] 20200913workshop1 [1.09G] BERT的fine-tuning实例讲解-01.mp4 [488.34M] BERT的fine-tuning实例讲解-02.mp4 [625.20M] 20200913workshop2 [488.34M] 项目3-1讲解 项目3-2布置.mp4 [488.34M] week14 [2.98G] 20200919lecture [1.59G] XLNet, ALBERT以及应⽤-1.mp4 [169.59M] XLNet, ALBERT以及应⽤-2.mp4 [200.34M] XLNet, ALBERT以及应⽤-3.mp4 [325.34M] XLNet, ALBERT以及应⽤-4.mp4 [235.09M] XLNet, ALBERT以及应⽤-5.mp4 [317.96M] XLNet, ALBERT以及应⽤-6.mp4 [376.37M] 20200919workshop1 [1.03G] ALBERT论文讲解.mp4 [355.96M] XLNet论文讲解-1.mp4 [317.96M] XLNet论文讲解-2.mp4 [376.37M] 20200920workshop2 [378.08M] 作业3-2讲解.mp4 [378.08M] week15 [1.07G] 20200926Lecture [1.07G] 模型压缩-1.mp4 [203.20M] 模型压缩-2.mp4 [441.06M] 模型压缩-3.mp4 [448.05M] week16 [2.02G] 20201017 Lecture 对话管理-1.mp4 [279.67M] 20201017 Lecture 对话管理-2.mp4 [347.96M] 20201017 Lecture 对话管理-3.mp4 [310.81M] 20201018 Workshop 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20200615_贪心科技_机器学习常用库介绍代码资料.zip [1.50M] 6月14日周日20：30 [21.43M] 第二篇论文.pdf [143.13K] 第三篇论文.pdf [9.74M] 第四篇.pdf [3.32M] 第一篇论文.pdf [122.29K] 京东paper02.pdf [8.12M] week_03 [123.54M] 6月20日周六10：00 [1.45M] Lecture 3-扣扣-上课用.pdf [1.45M] 6月20日周六15：00-京东图书分类项目 [69.63M] .ipynb_checkpoints [0.00K] jd图书文本分类 [3.33M] embedding(To_Do).ipynb [9.02K] LightGBM_feature_engineering_grid(To_Do).ipynb [17.21K] README.md [10.65K] 京东图书文本分类.pdf [3.30M] stopwords(1).txt [5.13K] 图书分类数据集.zip [66.29M] 6月20日周六19：00 [4.41M] 网址.txt [0.35K] 样本不平衡.pptx [4.41M] 6月20日周六20：30 [19.83M] 2020.6.21.pptx [17.88M] Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.pdf [109.37K] Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.pdf [223.36K] Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations.pdf [135.64K] word2vec.py [14.25K] word2vec中的数学.pdf [1.47M] 6月21日周日10：00 [1.61M] 编程最佳实践.pptx [1.27M] 最佳实践.zip [347.78K] 6月21日周日20：30 [23.78M] 第三篇论文.pdf [9.74M] 京东paper03.pdf [14.04M] 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20200711Lecture(hu).pdf [3.31M] 20200711Lecture.txt [14.01K] 7月11日周六19：00-(直播-Review)（技术讲解）GPU计算 [7.15M] 20200711review1CPU和GPU.pptx [7.15M] 7月11日周六20：30-(直播-Review)（代码讲解）实现基于LSTM的情感分类 [0.00K] 7月12日周六10：00-(直播-Review)（代码讲解）基于LSTM语言模型的代码生成 [5.39M] 20200712Review3LSTM.pptx [633.86K] chat.txt [10.86K] LSTM.zip [4.76M] 7月12日周六20：30-(直播-Paper)Generating Hierarchical Explanations on Text Classification via Feature Interaction Detection [4.79M] 20200711paper05.pdf [3.40M] 20200712paper5.pptx [1.38M] chat.txt [2.98K] week_06 [203.75M] 7月18日周六 8：00 [1.22M] 项目二.zip [1.22M] 7月18日周六10：00 [81.32M] data2-master-972403692c9306145bf1537bf0ad46cced191797.zip [81.32M] 7月18日周六20：30 [2.89M] 20200718Review2机器翻译.pdf [2.89M] 7月18日周六接上节 [0.00K] 7月19日周日10：00 [81.32M] data2-master-972403692c9306145bf1537bf0ad46cced191797 (1).zip [81.32M] 7月19日周日20：30 [0.00K] 重要作业重要作业重要作业 [37.00M] bookClassification(ToDo)(3).zip [34.82M] 京东-贪心NLP项目2文档.pdf [2.18M] week_07 [50.74M] 7月24日周六10：00(直播-Lecture)Pointer Network以及Beam Search优化 [5.45M] 20200725Lecture.pdf [5.43M] chat.txt [19.48K] 7月24日周六14：30(直播-Paper)AAAI2020论文 [10.55M] 20200725Paper-haoran.pdf [3.89M] chat.txt [6.17K] 第二篇_【Aspect-Aware Multimodal Summarization for Chinese E-Commerce Products】.pdf [5.49M] 第三篇_Multimodal Summarization with Guidance of Multimodal Reference.pdf [954.98K] 第一篇_Keywords-Guided Abstractive Sentence Summarization.pdf [240.14K] 阅读材料链接.txt [0.10K] 7月24日周六20：30(直播-Project)智能营销项目手把手教学 [8.12K] QQ截图20200817100740.png [8.12K] 图书分类项目答案 [34.73M] JDNLP-项目一答案.zip [34.73M] week_08 [13.42M] 8月01日周六10：00(直播-Lecture)文本领域中的数据增强技术以及深度学习训练技巧 [4.31M] 20200801lecture7预处理及深度学习技巧.pdf [4.31M] 8月01日周六20：30(直播-Workshop)深度学习中的调参与Debug [1.61M] 20200801Review1debug.pdf [1.60M] chat.txt [14.52K] 8月02日周日10：00(直播-Workshop)Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization [4.11M] 20200802Review2Ptr.pdf [1.16M] chat.txt [10.45K] Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization.pdf [2.94M] 8月02日周日20：30(直播-Workshop)项目二拓展讲解及答疑 [2.65M] 20200803Assignment1讲解.pdf [2.64M] chat.txt [10.61K] 重要作业重要作业重要作业(核心-Project)智能营销项目（任务2） [746.13K] Assignment2-2.zip [371.01K] 项目一答案Assignment1_solution.zip [375.13K] week_09 [9.63M] 8月15日周六10：00(直播-Lecture)对话系统中的核心技术 [5.14M] 20200815lecture-对话系统.pdf [5.14M] 8月16日周六20：30(直播-Workshop)智能营销项目二讲解 [4.28M] 20200816workshop.pptx [4.28M] 重要作业重要作业重要作业(核心-Project)智能营销项目（任务3）本项目需要在未来一周内完成（8.17-8.23） [218.65K] Assignment2-3.zip [218.65K] week_10 [5.85M] 8月22日周六10：00(直播-Lecture)检索模型Approximate Nearest Neighbor SearchNSW and HNSW [3.01M] 20200822Lecture9-邻近搜索.pdf [3.01M] 8月23日周日20：30(直播-Workshop)HNSW papers讲解 [2.83M] Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs [0.00K] Skip Lists A Probabilistic Alternative to Balanced Trees [0.00K] 20200823Skip List+NHSW(1).pptx [2.83M] week_11 [20.82M] 8月27日周四20：30(直播-作业布置)聊天机器人项目布置 [112.74K] Assignment3-1.zip [112.74K] 8月29日周六10：00(直播-Lecture)Learning to Rank [4.17M] CFG.pdf [1.95M] GBDT.pdf [1.00M] LTR.pdf [1.23M] 8月29日周六15：00(直播-Workshop)最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现 [74.22K] lcs_dp_20200829.zip [74.22K] 8月29日周六20：30(直播-Workshop)Word Moving Distance的paper讲解以及代码实现 [4.33M] 2.From Word Embeddings To Document Distances.pdf [1.14M] From Word Embeddings To Document Distances.pptx [3.19M] 8月30日周日10：00(直播-Lecture)信息检索综述以及倒排技术 [4.97M] 0830信息检索及倒排技术1.pdf [4.53M] 20200816预习.pdf [456.36K] 8月30日周日10：00接上节(直播-Workshop)基于倒排索引、tf-idf和Variable Byte Compression的检索系统实现 [3.88M] 0830信息检索及倒排技术2.pdf [3.88M] 8月30日周日20：30(直播-Workshop)作业2-3讲解 [3.28M] 项目三任务一 [112.74K] Assignment3-1.zip [112.74K] 0830.pptx [3.17M] week_12 [19.96M] 9月05日周六10：00(直播-Lecture)⾃注意⼒机制以及Transformer [6.75M] 20200905Transformer.pdf [6.75M] 9月05日周六15：00(直播-Workshop)Transformer的代码实现 [3.22M] 20200905transformer.zip [3.22M] 9月06日周日18：00(直播-Workshop)作业3-1讲解 [3.25M] 20200906Assignment3-1讲解.pptx [3.25M] 9月06日周日21：00(直播-Workshop)论文解读：TransformerXL_Attentive_Language_Models_Beyond_a_Fixed-Length_Context [6.73M] 20200906transformerXL.pdf [2.37M] TransformerXL Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context.pdf [4.36M] week_13 [382.82M] 9月12日周日：(直播-Workshop)BERT的fine-tuning实例讲解(代码） [1.19M] 20200913Bert代码(1).pptx [1.19M] 9月12日周日：(直播-Workshop)作业3-1讲解 [4.64M] 20200913Assignment3-1讲解答疑.pptx [4.64M] 9月12日周日10：00(直播-Lecture)基于BERT和Transformer的闲聊引擎 [7.21M] 20200913JDNLP1Bert-GPT.pdf [7.21M] 重要作业重要作业重要作业(核心-Project)聊天机器人（任务2） [369.77M] 本项目需要在未来两周内完成（9.14-9.27） [369.77M] Assignment3-2.zip [368.13K] bert.zip [364.43M] BERT网盘链接.txt [0.08K] ranking_datasets.zip [4.98M] ReadMe [0.16K] week_14 [38.98M] 9月19日周六10：00(直播-Lecture)XLNet, ALBERT以及应⽤ [5.18M] 20200919XLNet-Albert.pptx [5.18M] 9月19日周六15：00(直播-Workshop)XLNet [743.94K] Xlnet.pdf [743.94K] 9月20日周日(直播-Workshop)项目3-2讲解 [5.90M] 20200919Assignment3-2讲解.pptx [5.90M] 9月20日周日21：00(直播-Workshop)ALBert [27.18M] 20200919paper10.pdf [26.78M] ALBERT.pdf [409.28K] week_15 [18.55M] 9月26日周六10：00(直播-Lecture)模型压缩 [18.55M] 模型压缩-上课用(4).pdf [18.55M] week_16-17 [124.81M] 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发表于 2021-11-27 23:48:00
