贪心学院NLP自然语言处理集训营5期 百度网盘分享

作为人工智能领域最为重要的技术，自然语言处理的应用在工业界无处不在。从网页公开数据的分析和抽取、情感分析、机器翻译、智能客服、问答系统到聊天机器人，它的重要性不言而喻。整个课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求，涵盖了能想到的所有核心知识点，并且结合了大量实战项目，培养学员的动手能力，解决问题能来以及对知识的深入理解。另外，课程的第二部分导师和助教团队会带领学员完成两个大项目，聊天机器人和Capstone项目。这些项目都可以成为你简历上的亮点。

通过这套课程，你将获得：

精通自然语言处理技术，相当于掌握了AI领域最核心的技能！
完成AI小白到大神的逆袭！
可获得专业、权威的结业证书，证明自己！
优秀学员可获得名企就业/实习内推机会，甚至面试绿色通道！

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

课程目录

• 第1章: 课程试听
• 第2章: NLP课程介绍
• 第3章: 算法复杂度
• 第4章: 逻辑回归
• 第5章: Review 经典数据结构与算法
• 第6章: Paper Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping03
• 第7章: SVM-续
• 第8章: 凸优化（1）
• 第9章: Review
• 第10章:Review 决策树
• 第11章: 论文 From Word Embeddings To Document Distances
• 第12章: 凸优化（2）
• 第13章: 凸优化（3）
• 第14章: 线性规划Review
• 第15章: Paper三节
• 第16章: Review
• 第17章: 文本表示基础（1）
• 第18章: 文本表示基础（2）
• 第19章: Review
• 第20章: Paper-Mining and Summarizing Customer Reviews
• 第21章: EM算法
• 第22章: Review qa系统技术剖析
• 第23章: Paper Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
• 第24章: 20191127 HMM (1)
• 第25章: HMM（2）
• 第26章: Review
• 第27章: GloVe-Global Vectors for Word Representation
• 第28章: CRF（1）
• 第29章: CRF（2）
• 第30章: Review & Paper LSTM+CRF
• 第31章: CRF（3）
• 第32章: Review 浅谈Bayesian Network
• 第33章: 词向量
• 第34章: Paper ：Sum-Product Networks A New Deep Architecture
• 第35章: Review
• 第36章: 信息抽取1
• 第37章: Lecture 关系抽取2
• 第38章: Paper
• 第39章: Review
• 第40章: 关系抽取1
• 第41章: Review Relation Extraction with PCNN
• 第42章: Paper Snowball-Extracting Relations from Large Plain-Text Collections
• 第43章: 直播课程
• 第44章: 知识图谱
• 第45章: Discussion 直播课程
• 第46章: Paper Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data
• 第47章: 直播课程
• 第48章: 直播课程
• 第49章: 直播课程
• 第50章: Discussion GPU使用 + 简单神经网络
• 第51章: 直播课程
• 第52章: 直播课程
• 第53章: Review
• 第54章: Paper Auto-Encoding Variational Bayes (VAE)
• 第55章: 直播课程
• 第56章: Review Introduction to Transfer Learing
• 第57章: Paper-Teaching machines to read and comprehend (2015), K. Hermann et al
• 第58章: Review 项目一讲解
• 第59章: Transformer(2)
• 第60章: Review LSTM的实现（源码讲解）
• 第61章: Paper-learning deep transformer models for machine translation-clear
• 第62章: Review project2（知识图谱）讲解
• 第63章: Transformer + GPT
• 第64章: XLNet1
• 第65章: Review BERT的实战（1）
• 第66章: Paper Graph Transformer Networks
• 第67章: 贝叶斯模型（1）之LDA
• 第68章: 贝叶斯模型（2）之吉布斯采样
• 第69章: Review XLNet源代码讲解
• 第70章: Review XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题
• 第71章: Paper-Language models are unsupervised multitask learners-clear
• 第72章: 贝叶斯模型（3）之 吉布斯采样的实现
• 第73章: Review-Introduction to Bayesian Neural Network
• 第74章: Review-LDA的实战案例
• 第75章: Paper-Markov Chain Monte Carlo
• 第76章: 情感分析项目
• 第77章: Lecture-贝叶斯模型（4-5）
• 第78章: Review-GAN
• 第79章: Paper-SGLD
• 第80章: Review-active learning
• 第81章: Large Scale Bayesian Learning
• 第82章: Review Bayesian LSTM模型讲解
• 第83章: 课程总结
• 第84章: Review-项目四:机器翻译讲解
• 第85章: Review-工业界代码编写Best Practice
• 第86章: Review-工业界模型部署Best Practice
• 第87章: Review-项目五讲解
• 第88章: 聊天机器人技术介绍
• 第89章: 基于任务导向型聊天机器人技术
• 第90章: 聊天机器人系统中需要考虑的点
• 第91章: Capstone项目（付费项目）
• 第92章: 职业规划以及面试指导

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