1200集+人工智能Paper NLP深度实战 自然语言处理领域最前沿实战应用课程

1200集+人工智能Paper NLP深度实战 自然语言处理领域最前沿实战应用课程

课程介绍

本课程旨在帮助学员深入了解自然语言处理（NLP）领域中基于深度学习的最新研究成果，并掌握其在实际应用中的技术原理与方法。通过精读顶级会议和期刊上的最新人工智能论文，学员将了解到NLP领域目前的前沿技术和研究热点，包括但不限于语言模型、文本生成、情感分析、机器翻译等方面的最新进展。

课程章节目录

00直播
01自监督无监督
02、15 NLP-推荐系统》
03、学前须知》
04、01 python · AI&数据科学入门》
05、02 PyTorch》
06、人工智能数学基础》
07、04 神经网络基础知识》
08、05 NLP基础知识》
09、06 NLP-baseline》
10、07 信息抽取-命名实体识别》
11、07 （2）信息抽取-关系抽取》
12、08 NLP-预训练模型》
13、09 NLP-图神经网络》
14、10 NLP-文本匹配》
15、11 NLP-机器翻译》
16、12 NLP-情感分析》
17、13 NLP-阅读理解》
18、14 NLP-对话系统》
19、强化学习》
21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》
22、NLP-直播答疑》
24、精读论文专栏（NLP方向）》
25、重点讲解专栏（NLP方向）》

课程详细目录

├─单课01、直播答疑.mkv
├─单课02、直播答疑.mkv
├─单课03、论文复现体验课学习指引.mkv
├─单课04、直播答疑.mkv
├─单课06、直播答疑.mkv
├─单课07、直播答疑.mkv
├─单课08、直播答疑.mkv
├─单课09、GAN专题直播答疑.mkv
├─单课10、NLP Baseline直播答疑.mkv
├─单课11、NLP Baseline 直播答疑.mkv
├─单课13、NLP baseline直播答疑.mkv
├─单课14、NLP直播答疑.mkv
├─单课15、NLP直播答疑.mkv
├─单课16、NLP baseline直播答疑.mkv
├─单课17、NLP baseline直播答疑.mkv
├─单课18、预训练直播答疑.mkv
├─单课19、NLP直播答疑.mkv
(2)\01自监督无监督；目录中文件数:7个
├─01、自监督-无监督》02、1.1 专题简介与导引&MOCO论文泛读.mkv
├─01、自监督-无监督》03、1.2 MOCO论文精读.mkv
├─01、自监督-无监督》04、1.3 MOCO-实验结果分析与总结.mkv
├─01、自监督-无监督》05、1，4 MOCO-代码讲解.mkv
├─01、自监督-无监督》06、2.1 simclr-论文精读.mkv
├─01、自监督-无监督》07、2.2 sinclr-论文精讲.mkv
├─01、自监督-无监督》08、2.3 simclr-代码讲解.mkv
(3)\02、15 NLP-推荐系统》；目录中文件数:15个
├─02、15 NLP-推荐系统》02、1. CAN泛读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》03、2. CAN精读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》04、3. CAN代码项目实践.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》05、4. MIND泛读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》06、5. MIND精读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》07、6. MIND代码项目实践.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》08、7. PLE泛读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》09、8. PLE精读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》10、9. PLE代码项目实践.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》11、10. DAT泛读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》12、11. DAT精读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》13、12. DAT代码项目实践.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》14、13. FIBINET泛读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》15、14. FIBINET精读.mkv
├─02、15 NLP-推荐系统》16、15. FIBINET代码项目实践.mkv
(4)\03、学前须知》；目录中文件数:1个
├─03、学前须知》01、效率提升3倍的Paper 阅读方法.mkv
(5)\04、01 Python · AI&数据科学入门》；目录中文件数:29个
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》02、第一章 绪论和环境配置.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》03、【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》04、第二章 Python 基本语法元素.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》05、【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》06、第三章 基本数据类型.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》07、【作业讲解】第三章：基本数据类型.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》08、第四章 组合数据类型.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》09、【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》10、第五章 程序控制结构.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》11、【作业讲解】第五章：程序控制结构.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》12、第六章 函数-面向过程的编程.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》13、【作业讲解】第六章：函数.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》14、第七章 类-面向对象的编程.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》15、【作业讲解】第七章：类.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》16、第八章 文件、异常和模块.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》17、【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》18、第九章 有益的探索.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》19、【作业讲解】第九章：有益的探索.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》20、第十章 Python标准库.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》21、【作业讲解】第十章：Python标准库.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》22、第十一章 科学计算库—Numpy应用.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》23、【作业讲解】第十一章：Numpy库.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》24、第十二章 Pandas库.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》25、【作业讲解】第十二章：Pandas库.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》26、第十三章 Matplotlib.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》27、【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》28、第十四章 Sklearn常规用法.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》29、【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mkv
├─04、01 Python · AI&数据科学入门》30、第十五章 再谈编程.mkv
(6)\05、02 PyTorch》；目录中文件数:48个
├─05、02 PyTorch》02、【必看】深入浅出PyTorch.mkv
├─05、02 PyTorch》03、【第一周】PyTorch简介与安装.mkv
├─05、02 PyTorch》04、【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mkv
├─05、02 PyTorch》05、【第一周】张量简介与创建.mkv
├─05、02 PyTorch》06、【第一周】张量操作与线性回归.mkv
├─05、02 PyTorch》07、【第一周】计算图与动态图机制.mkv
├─05、02 PyTorch》08、【第一周】autograd与逻辑回归.mkv
├─05、02 PyTorch》09、【第一周】作业讲解1.mkv
├─05、02 PyTorch》10、【第一周】作业讲解2.mkv
├─05、02 PyTorch》11、【第一周】作业讲解3.mkv
├─05、02 PyTorch》12、【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mkv
├─05、02 PyTorch》13、【第二周】数据预处理transforms模块机制.mkv
├─05、02 PyTorch》14、【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mkv
├─05、02 PyTorch》15、【第二周】学会自定义transforms方法.mkv
├─05、02 PyTorch》16、【第二周】作业讲解.mkv
├─05、02 PyTorch》17、【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mkv
├─05、02 PyTorch》18、【第三周】模型容器与AlexNet构建.mkv
├─05、02 PyTorch》19、【第三周】nn网络层-卷积层.mkv
├─05、02 PyTorch》20、【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mkv
├─05、02 PyTorch》21、【第三周】作业讲解.mkv
├─05、02 PyTorch》22、【第四周】权值初始化.mkv
├─05、02 PyTorch》23、【第四周】损失函数（一）.mkv
├─05、02 PyTorch》24、【第四周】损失函数(二).mkv
├─05、02 PyTorch》25、【第四周】优化器optimizer的概念.mkv
├─05、02 PyTorch》26、【第四周】torch.optim.SGD.mkv
├─05、02 PyTorch》27、【第四周】作业讲解.mkv
├─05、02 PyTorch》28、【第五周】学习率调整策略.mkv
├─05、02 PyTorch》29、【第五周】TensorBoard简介与安装.mkv
├─05、02 PyTorch》30、【第五周】TensorBoard使用（一）.mkv
├─05、02 PyTorch》31、【第五周】TensorBoard使用（二）.mkv
├─05、02 PyTorch》32、【第五周】hook函数与CAM可视化.mkv
├─05、02 PyTorch》33、【第五周】作业讲解.mkv
├─05、02 PyTorch》34、【第六周】正则化之weight_decay.mkv
├─05、02 PyTorch》35、【第六周】Batch Normalization.mkv
├─05、02 PyTorch》36、【第六周】Normalizaiton_layers.mkv
├─05、02 PyTorch》37、【第六周】正则化之Dropout.mkv
├─05、02 PyTorch》38、【第六周】作业讲解.mkv
├─05、02 PyTorch》39、【第七周】模型保存与加载.mkv
├─05、02 PyTorch》40、【第七周】模型finetune.mkv
├─05、02 PyTorch》41、【第七周】GPU的使用.mkv
├─05、02 PyTorch》42、【第七周】PyTorch常见报错.mkv
├─05、02 PyTorch》43、【第七周】作业讲解.mkv
├─05、02 PyTorch》44、【第八周】图像分类一瞥.mkv
├─05、02 PyTorch》45、【第八周】图像分割一瞥.mkv
├─05、02 PyTorch》46、【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mkv
├─05、02 PyTorch》47、【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mkv
├─05、02 PyTorch》48、【第九周】生成对抗网络一瞥.mkv
├─05、02 PyTorch》49、【第九周】循环神经网络一瞥.mkv
(7)\06、人工智能数学基础》；目录中文件数:41个
├─06、人工智能数学基础》05、【第一章 线性代数(上)】章节导读.mkv
├─06、人工智能数学基础》06、【第一章 线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mkv
├─06、人工智能数学基础》07、【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②.mkv
├─06、人工智能数学基础》08、【第一章 线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①.mkv
├─06、人工智能数学基础》09、【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mkv
├─06、人工智能数学基础》10、【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mkv
├─06、人工智能数学基础》11、【第一章 线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④.mkv
├─06、人工智能数学基础》12、【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mkv
├─06、人工智能数学基础》13、【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mkv
├─06、人工智能数学基础》14、【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mkv
├─06、人工智能数学基础》15、【第二章 线性代数(下)】章节导读.mkv
├─06、人工智能数学基础》16、【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①.mkv
├─06、人工智能数学基础》17、【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②.mkv
├─06、人工智能数学基础》18、【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③.mkv
├─06、人工智能数学基础》19、【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④.mkv
├─06、人工智能数学基础》20、【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①.mkv
├─06、人工智能数学基础》21、【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②.mkv
├─06、人工智能数学基础》22、【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③.mkv
├─06、人工智能数学基础》23、【第二章 线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①.mkv
├─06、人工智能数学基础》24、【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②.mkv
├─06、人工智能数学基础》25、【第二章 线性代数(下)】-10 矩阵对角化以及二次型③.mkv
├─06、人工智能数学基础》26、【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用.mkv
├─06、人工智能数学基础》27、【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mkv
├─06、人工智能数学基础》28、【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mkv
├─06、人工智能数学基础》29、【第三章 微积分】-03 函数的凹凸性&函数的极值.mkv
├─06、人工智能数学基础》30、【第三章 微积分】-04 不定积分.mkv
├─06、人工智能数学基础》31、【第三章 微积分】-05 定积分.mkv
├─06、人工智能数学基础》32、【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mkv
├─06、人工智能数学基础》33、【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用.mkv
├─06、人工智能数学基础》34、【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mkv
├─06、人工智能数学基础》35、【第三章 微积分】-09 矩阵的求导.mkv
├─06、人工智能数学基础》36、【第三章 微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mkv
├─06、人工智能数学基础》37、【第四章 概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mkv
├─06、人工智能数学基础》38、【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mkv
├─06、人工智能数学基础》39、【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量.mkv
├─06、人工智能数学基础》40、【第四章 概率论】-04期望与方差part1.mkv
├─06、人工智能数学基础》41、【第四章 概率论】-05期望与方差part2.mkv
├─06、人工智能数学基础》42、【第四章 概率论】-06参数的估计.mkv
├─06、人工智能数学基础》43、【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降.mkv
├─06、人工智能数学基础》44、【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降.mkv
├─06、人工智能数学基础》45、【第五章 最优化】-3 约束最优化.mkv
(8)\07、04 神经网络基础知识》；目录中文件数:11个
├─07、04 神经网络基础知识》02、01-神经网络基础与多层感知机-0.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》03、01-神经网络基础与多层感知机-1.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》04、01-神经网络基础与多层感知机-2.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》05、01-神经网络基础与多层感知机-3.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》06、01-神经网络基础与多层感知机-4.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》07、02-卷积神经网络-0.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》08、02-卷积神经网络-1.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》09、02-卷积神经网络-2.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》10、03-循环神经网络-0.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》11、03-循环神经网络-1.mkv
├─07、04 神经网络基础知识》12、03-循环神经网络-2.mkv
(9)\08、05 NLP基础知识》；目录中文件数:22个
├─08、05 NLP基础知识》02、1-1 前言..mkv
├─08、05 NLP基础知识》03、1-2 研究方向概述..mkv
├─08、05 NLP基础知识》04、2-1 预备知识..mkv
├─08、05 NLP基础知识》05、2-2 NLP问题中的特征..mkv
├─08、05 NLP基础知识》06、2-3 特征输入..mkv
├─08、05 NLP基础知识》07、2-4 文本的向量化表示与案例实现..mkv
├─08、05 NLP基础知识》08、3-1 统计语言模型简介与案例实现..mkv
├─08、05 NLP基础知识》09、3-2 语言模型任务评估..mkv
├─08、05 NLP基础知识》10、3-3 神经语言模型简介与代码实现..mkv
├─08、05 NLP基础知识》11、3-4 预训练的词表示及其使用实例..mkv
├─08、05 NLP基础知识》12、4-1 word2vec原理..mkv
├─08、05 NLP基础知识》13、4-2 word2vec代码复现..mkv
├─08、05 NLP基础知识》14、4-3 word2vec项目实战展示..mkv
├─08、05 NLP基础知识》15、4-4 BERT使用实战讲解..mkv
├─08、05 NLP基础知识》16、4-5 MLP模型与实战..mkv
├─08、05 NLP基础知识》17、4-6 RNN模型原理、代码复现与实战..mkv
├─08、05 NLP基础知识》18、5-1 HMM序列标注..mkv
├─08、05 NLP基础知识》19、5-2 HMM模型简介..mkv
├─08、05 NLP基础知识》20、5-3 HMM样本生成..mkv
├─08、05 NLP基础知识》21、5-4 HMM训练..mkv
├─08、05 NLP基础知识》22、5-5 HMM预测..mkv
├─08、05 NLP基础知识》23、5-6 HMM代码实现..mkv
(10)\09、06 NLP-baseline》；目录中文件数:74个
├─09、06 NLP-baseline》02、NLP baseline 开营仪式.mkv
├─09、06 NLP-baseline》03、1.1 word2vec1-1背景知识.mkv
├─09、06 NLP-baseline》04、1.2 word2vec1-2论文泛读.mkv
├─09、06 NLP-baseline》05、1.3 word2vec2-1对比模型.mkv
├─09、06 NLP-baseline》06、1.4 word2vec2-2原理.mkv
├─09、06 NLP-baseline》07、1.5 word2vec2-3word2vec关键技术.mkv
├─09、06 NLP-baseline》08、1.6 word2vec2-4模型复杂度.mkv

后续省略1000+课程目录



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楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享！

好好 学习了 确实不错

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