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NLP实战高手课
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2700-罗-算法方向-数据挖掘-就业:否
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全部
解锁式学习
自由式学习
77丨优化器:Adam和AdamW.mp4
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01丨课程介绍.mp4
02丨内容综述.mp4
01丨课程介绍.mp4
03丨AI概览:宣传片外的人工智...
02丨内容综述.mp4
03丨AI概览:宣传片外的人工智...
04丨AI项目流程:从实验到落地...
04丨AI项目流程:从实验到落地...
05丨NLP领域简介:NLP基本...
05丨NLP领域简介:NLP基本...
06丨NLP应用:智能问答系统....
每日作业
07丨NLP应用:文本校对系统....
08丨NLP的学习方法:如何在A...
06丨NLP应用:智能问答系统....
09丨深度学习框架:选择合适的深...
07丨NLP应用:文本校对系统....
10 | 深度学习与硬件:CPU...
08丨NLP的学习方法:如何在A...
11丨深度学习与硬件:GPU.m...
09丨深度学习框架:选择合适的深...
12丨深度学习与硬件:TPU.m...
每日作业
13丨AI项目部署:基本原则.m...
10 | 深度学习与硬件:CPU...
14丨AI项目部署:框架选择.m...
11丨深度学习与硬件:GPU.m...
15丨AI项目部署:微服务简介....
12丨深度学习与硬件:TPU.m...
16丨统计学基础:随机性是如何改...
13丨AI项目部署:基本原则.m...
17丨神经网络基础:神经网络还是...
14丨AI项目部署:框架选择.m...
18丨神经网络基础:训练神经网络...
15丨AI项目部署:微服务简介....
19丨神经网络基础:神经网络的基...
16丨统计学基础:随机性是如何改...
20丨Embedding简介.m...
17丨神经网络基础:神经网络还是...
21丨RNN简介:马尔可夫过程和...
18丨神经网络基础:训练神经网络...
22丨RNN简介:RNN和LST...
23丨CNN:卷积神经网络是什么...
19丨神经网络基础:神经网络的基...
24丨环境部署:如何构建简单的深...
每日作业
25丨PyTorch简介:Ten...
20丨Embedding简介.m...
26丨PyTorch简介:如何构...
21丨RNN简介:马尔可夫过程和...
27丨PyTorch简介:如何构...
22丨RNN简介:RNN和LST...
28丨文本分类实践:如何进行简单...
23丨CNN:卷积神经网络是什么...
29丨文本分类实践的评价:如何提...
24丨环境部署:如何构建简单的深...
30丨经典的数据挖掘方法:数据驱...
25丨PyTorch简介:Ten...
31丨表格化数据挖掘基本流程:看...
26丨PyTorch简介:如何构...
32丨Pandas 简介:如何使...
27丨PyTorch简介:如何构...
33丨Matplotlib 简介...
28丨文本分类实践:如何进行简单...
34丨半自动特征构建方法:Tar...
29丨文本分类实践的评价:如何提...
35丨半自动特征构建方法:Cat...
每日作业
36丨半自动特征构建方法:连续变...
30丨经典的数据挖掘方法:数据驱...
37丨半自动特征构建方法:Ent...
38丨半自动构建方法:Entit...
31丨表格化数据挖掘基本流程:看...
39丨半自动特征构建方法:连续变...
32丨Pandas 简介:如何使...
40丨半自动特征构建方法:缺失变...
33丨Matplotlib 简介...
41丨自动特征构建方法:Symb...
34丨半自动特征构建方法:Tar...
35丨半自动特征构建方法:Cat...
42丨降维方法:PCA、NMF ...
36丨半自动特征构建方法:连续变...
43丨降维方法:Denoisin...
37丨半自动特征构建方法:Ent...
44丨降维方法:Variatio...
45丨变量选择方法.mp4
38丨半自动构建方法:Entit...
每日作业
46丨集成树模型:如何提升决策树...
47 | 集成树模型GBDT和X...
39丨半自动特征构建方法:连续变...
48丨集成树模型:LightGB...
40丨半自动特征构建方法:缺失变...
49丨集成树模型:CatBoos...
41丨自动特征构建方法:Symb...
50丨神经网络建模:如何让神经网...
42丨降维方法:PCA、NMF ...
51丨健康检查:与Livenes...
43丨降维方法:Denoisin...
52丨神经网络的构建:Netwo...
44丨降维方法:Variatio...
53丨神经网络的构建:Gatin...
45丨变量选择方法.mp4
54丨神经网络的构建:Memor...
每日作业
55丨神经网络的构建:Activ...
56丨神经网络的构建:Norma...
46丨集成树模型:如何提升决策树...
57丨神经网络的训练:初始化.m...
47 | 集成树模型GBDT和X...
58丨神经网络的训练:学习率和W...
48丨集成树模型:LightGB...
59丨神经网络的训练:新的PyT...
49丨集成树模型:CatBoos...
50丨神经网络建模:如何让神经网...
60丨Transformer:如...
61丨Transformer代码...
51丨健康检查:与Livenes...
62丨xDeepFM:如何用神经...
52丨神经网络的构建:Netwo...
53丨神经网络的构建:Gatin...
63丨xDeepFM的代码解析....
64丨时序建模:如何用神经网络解...
54丨神经网络的构建:Memor...
65丨图嵌入:如何将图关系纳入模...
55丨神经网络的构建:Activ...
56丨神经网络的构建:Norma...
66丨图网络简介:如何在图结构的...
67丨模型融合基础:如何让你所学...
57丨神经网络的训练:初始化.m...
58丨神经网络的训练:学习率和W...
68丨高级模型融合技巧:Meta...
69丨挖掘自然语言中的人工特征:...
59丨神经网络的训练:新的PyT...
70丨重新审视Word Embe...
每日作业
71 | 深度迁移学习模型从EL...
60丨Transformer:如...
72丨深度迁移学习模型:RoBE...
61丨Transformer代码...
73丨深度迁移学习模型:ALBE...
62丨xDeepFM:如何用神经...
74丨深度迁移学习模型的微调:如...
63丨xDeepFM的代码解析....
75丨深度迁移学习模型的微调:T...
64丨时序建模:如何用神经网络解...
76丨深度迁移学习的微调:如何利...
65丨图嵌入:如何将图关系纳入模...
77丨优化器:Adam和Adam...
66丨图网络简介:如何在图结构的...
78丨优化器:Lookahead...
每日作业
79丨多重loss的方式:如何使...
67丨模型融合基础:如何让你所学...
80丨数据扩充的基本方法:如何从...
81丨UDA:一种系统的数据扩充...
68丨高级模型融合技巧:Meta...
69丨挖掘自然语言中的人工特征:...
82丨LabelSmoothin...
83丨底层模型拼接:如何让不同的...
70丨重新审视Word Embe...
84丨上层模型拼接:如何在语言模...
71 | 深度迁移学习模型从EL...
85丨长文本分类:截取、关键词拼...
72丨深度迁移学习模型:RoBE...
86丨VirtualAdvers...
73丨深度迁移学习模型:ALBE...
87丨其他Embedding的训...
74丨深度迁移学习模型的微调:如...
75丨深度迁移学习模型的微调:T...
88丨训练预语言模型.mp4
76丨深度迁移学习的微调:如何利...
89丨多任务训练:如何利用多任务...
每日作业
90丨DomainAdaptat...
91丨Few-shotLearn...
77丨优化器:Adam和Adam...
92丨半监督学习:如何让没有标注...
78丨优化器:Lookahead...
93丨依存分析和Semantic...
79丨多重loss的方式:如何使...
94丨依存分析和Universa...
80丨数据扩充的基本方法:如何从...
95丨Stanza使用.mp4
81丨UDA:一种系统的数据扩充...
96丨ShiftReduce算法...
82丨LabelSmoothin...
97丨基于神经网络的依存分析算法...
83丨底层模型拼接:如何让不同的...
98丨树神经网络:如何采用Tre...
84丨上层模型拼接:如何在语言模...
99丨SemanticParsi...
85丨长文本分类:截取、关键词拼...
100丨WikiSQL任务简介....
86丨VirtualAdvers...
101丨ASDL和AST.mp4
87丨其他Embedding的训...
102丨Tranx简介.mp4
88丨训练预语言模型.mp4
103丨LambdaCaculu...
每日作业
104丨Lambda-DCS概述...
105丨InductiveLog...
89丨多任务训练:如何利用多任务...
106 | InductiveL...
90丨DomainAdaptat...
107丨增强学习的基本设定:增强...
91丨Few-shotLearn...
108丨最短路问题和Dijkst...
92丨半监督学习:如何让没有标注...
109丨Q-learning:如...
93丨依存分析和Semantic...
110丨Rainbow:如何改进...
94丨依存分析和Universa...
95丨Stanza使用.mp4
111丨PolicyGradie...
96丨ShiftReduce算法...
112丨A2C和A3C:如何提升...
97丨基于神经网络的依存分析算法...
113丨Gumbel-trick...
98丨树神经网络:如何采用Tre...
114丨MCTS简介:如何将“推...
99丨SemanticParsi...
115丨DirectPolict...
116 | DirectPoli...
每日作业
117丨AutoML及Neura...
100丨WikiSQL任务简介....
118丨AutoML网络架构举例...
101丨ASDL和AST.mp4
119丨RENAS:如何使用遗传...
102丨Tranx简介.mp4
120丨Differentiab...
103丨LambdaCaculu...
121丨层次搜索法:如何在模块之...
104丨Lambda-DCS概述...
122丨LeNAS:如何搜索搜索...
105丨InductiveLog...
123丨超参数搜索:如何寻找算法...
106 | InductiveL...
124丨Learning to ...
107丨增强学习的基本设定:增强...
125 | 遗传算法和增强学习的...
108丨最短路问题和Dijkst...
126 | 使用增强学习改进组合...
109丨Q-learning:如...
127 | 多代理增强学习概述:...
每日作业
128 | AlphaStar介...
129 | IMPALA:多Ag...
110丨Rainbow:如何改进...
130-COMAAgent之间的...
111丨PolicyGradie...
131-多模态表示学习简介.mp...
112丨A2C和A3C:如何提升...
132-知识蒸馏:如何加速神经网...
113丨Gumbel-trick...
114丨MCTS简介:如何将“推...
133-DeepGBM:如何用神...
134-文本推荐系统和增强学习....
115丨DirectPolict...
135-RL训练方法集锦:简介....
116 | DirectPoli...
136-RL训练方法RL实验的注...
117丨AutoML及Neura...
137-PPO算法.mp4
118丨AutoML网络架构举例...
138-Reward设计的一般原...
119丨RENAS:如何使用遗传...
139-解决SparseRewa...
每日作业
140-ImitationLea...
120丨Differentiab...
141-增强学习中的探索问题.m...
121丨层次搜索法:如何在模块之...
142-Model-basedR...
122丨LeNAS:如何搜索搜索...
143-TransferRein...
123丨超参数搜索:如何寻找算法...
144-Quora问题等价性案例...
124丨Learning to ...
145-Quora问题等价性案例...
125 | 遗传算法和增强学习的...
146-文本校对案例学习.mp4
126 | 使用增强学习改进组合...
147-微服务和Kubernet...
127 | 多代理增强学习概述:...
148-Docker简介.mp4
128 | AlphaStar介...
149-Docker部署实践.m...
129 | IMPALA:多Ag...
150-Kubernetes基本...
130-COMAAgent之间的...
151-Kubernetes部署...
131-多模态表示学习简介.mp...
152-Kubernetes自动...
每日作业
153-Kubernetes服务...
154-KubernetesIn...
132-知识蒸馏:如何加速神经网...
133-DeepGBM:如何用神...
155-Kubernetes健康...
134-文本推荐系统和增强学习....
156-Kubernetes灰度...
157-KubernetesSt...
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158-Istio简介:Isti...
136-RL训练方法RL实验的注...
159-Istio实例和Circ...
137-PPO算法.mp4
138-Reward设计的一般原...
160-结束语.mp4
139-解决SparseRewa...
140-ImitationLea...
141-增强学习中的探索问题.m...
142-Model-basedR...
143-TransferRein...
144-Quora问题等价性案例...
145-Quora问题等价性案例...
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146-文本校对案例学习.mp4
147-微服务和Kubernet...
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151-Kubernetes部署...
152-Kubernetes自动...
153-Kubernetes服务...
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159-Istio实例和Circ...
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