自然语言处理阶段
【监督方式】:强监督
「第1章」:NLP理论基础篇
课程名称:【3425】【NLP自然语言处理基础课程「解锁式学习」】
课程内容:LDA、语言模型结合朴素贝叶斯、基于统计的翻译系统、隐马尔可夫模型、词向量等知识的讲解。
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「第2章」:NLP项目篇
课程名称:【3266】【NLP到Word2Vec实战「解锁式学习」】
课程内容:自然语言处理阶段的Word2Vec的讲解
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「第3章」:NLP理论基础篇
课程名称:【30325】【1、自然语言处理-NLP核心能力提升「自由式学习」】
课程内容:该课程主要是讲解语言模型与语法树、爬虫、搜索引擎与自动路径决策、动态规划与编辑距离、自然语言初步理解、经典的机器学习算法、深度学习、非监督、半监督、主动学习、word2vec、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、Transformer与BERT大规模预训练问题、面向服务的智能客服机器人与新闻自动生成摘要的案例等知识体系
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「第4章」:NLP理论进阶篇
课程名称:【3017】【3、Python人工智能项目进阶(第三部分)-NLP高阶主题「解锁式学习」】
课程内容:自然语言处理中从基础部分到自然语言处理进阶部分的讲解,以及从无到有的一个机器人的项目讲解
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「第5章」:NLP项目篇
课程名称:【3419】【自动聊天机器人ChatBot--第一套「解锁式学习」】
课程内容:等待介绍文本
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「第6章」:NLP项目篇
课程名称:【3424】【自动聊天机器人ChatBot--第二套「解锁式学习」】
课程内容:等待介绍文本
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「第7章」:NLP项目篇
课程名称:【30763】【4、自然语言处理-企业级任务型对话机器人「自由式学习」】
课程内容:该课程主要讲解了智能对话系统导论、使用RASA制作第一个对话机器人、基于rasa做KBQA、NLU的学习、HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪、基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy、NLU和DST联合建模方法、基于模版的对话生成和有限状态机(FSM)、端到端的对话系统和智能对话系统在工业中的应用
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