开课吧百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师（NLP方向）

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├──第01章 问答摘要与推理-项目简介

├──第1节 1-1项目和课程内容介绍

├──Lecture-01 .pdf 7.67M

└──第1节 1-1项目和课程内容介绍_ev_ev .mp4 302.07M

└──第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解

├──Lecture-2 .pdf 14.02M

└──第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解_ev_ev .mp4 467.60M

├──第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec

├──第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec

├──第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec_ev_ev .mp4 446.08M

├──随堂代码 .zip 32.18M

└──随堂资料 .txt 0.07kb

└──第3节 2-2项目研讨课Ⅰ

└──第3节 2-2项目研讨课I_ev_ev .mp4 125.67M

├──第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq

├──第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)

├──Lecture-02-seq2seq-attention .pdf 12.31M

└──第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)_ev_ev .mp4 458.44M

└──第2节 3-2项目研讨课Ⅱ

├──第2节 3-2项目研讨课Ⅱ_ev_ev .mp4 227.27M

└──课堂PPT及代码 .zip 9.71M

├──第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq

├──第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现

├──4-1课堂讲义及代码 .zip 1.02M

└──第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现_ev_ev .mp4 332.04M

└──第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建

├──20191013研讨课 .zip 13.22kb

└──第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建_ev_ev .mp4 204.12M

├──第05章 问答摘要与推理-模型训练

├──第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择

├──lecture-3.ipynb .zip 1.74M

└──第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择_ev_ev .mp4 271.65M

└──第2节 5-2Model搭建

├──20191020PPT及代码 .zip 1.70M

├──5-2PPT .pptx 1.22M

└──第2节 5-2Model搭建_ev_ev .mp4 179.55M

├──第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization

├──第1节 抽提式文本摘要相关算法详解

├──6-1PPT及随堂代码 .zip 2.45M

└──第1节 抽提式文本摘要相关算法详解_ev_ev .mp4 169.29M

└──第2节 pgn网络搭建

├──6-2随堂课件及代码 .zip 14.96kb

└──第2节 pgn网络搭建_ev_ev .mp4 252.07M

├──第07章 文本生成问题前沿算法

├──第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要

├──7-1PPT及课堂代码 .zip 2.95M

└──第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要_ev_ev .mp4 249.92M

└──第2节 7-2抽取式摘要

├──7-2随堂代码 .zip 79.66M

└──第2节 7-2抽取式摘要_ev_ev .mp4 178.84M

├──第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署

├──第1节 8-1项目总结以及模型部署

├──8-1随堂课件及PPT .zip 1.37M

├──8-1作业要求 .txt 0.27kb

└──第1节 8-1项目总结以及模型部署_ev_ev .mp4 230.76M

└──第2节 8-2代码讲解与演示

├──8-2随堂课件代码 .zip 337.59kb

└──第2节 8-2代码讲解与演示_ev_ev .mp4 222.89M

├──第09章 试题知识点标注-项目课程简介

├──第1节 9-1项目介绍和课程安排

├──9-1课堂资料 .zip 5.90M

├──第1节 9-1项目介绍和课程安排-1_ev_ev .mp4 89.33M

├──第1节 9-1项目介绍和课程安排-2_ev_ev .mp4 65.95M

└──第1节 9-1项目介绍和课程安排-3_ev_ev .mp4 82.53M

└──第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战

├──9-2课堂代码 .zip 24.21kb

└──第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战_ev_ev .mp4 182.56M

├──第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用

├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践

├──10-1随堂课件 .zip 3.91M

├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-1_ev_ev .mp4 29.94M

├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-2_ev_ev .mp4 150.17M

└──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-3_ev_ev .mp4 90.53M

└──第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类

├──10-2随堂代码 .zip 679.68kb

└──第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类_ev_ev .mp4 188.49M

├──第11章 试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用

├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类

├──11-1随堂课件 .zip 5.59M

├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-1_ev_ev .mp4 99.97M

├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-2_ev_ev .mp4 70.81M

└──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-3_ev_ev .mp4 90.52M

└──第2节 11-2Text CNN多标签分类实现

├──11-2随堂代码 .zip 7.22M

└──第2节 11-2Text CNN多标签分类实现_ev_ev .mp4 155.53M

├──第12章 试题知识点标注- 预训练语言模型初识

├──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍

├──12-1随堂课件 .zip 15.66M

├──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-1_ev_ev .mp4 93.64M

└──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-2_ev_ev .mp4 256.06M

└──第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解

├──12-2随堂代码 .zip 92.68kb

└──第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解_ev_ev .mp4 214.33M

├──第13章 试题知识点标注- 预训练语言模型进阶

├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解

├──13-1课堂PPT .zip 5.49M

├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-1_ev_ev .mp4 98.61M

├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-2_ev_ev .mp4 105.32M

└──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-3_ev_ev .mp4 123.11M

└──第2节 13-2 bert文本分类实战

├──13-2课堂代码 .zip 721.95kb

├──第2节 13-2 bert文本分类实战-1_ev_ev .mp4 10.47M

├──第2节 13-2 bert文本分类实战-2_ev_ev .mp4 4.51M

├──第2节 13-2 bert文本分类实战-3_ev_ev .mp4 382.42kb

└──第2节 13-2 bert文本分类实战-4_ev_ev .mp4 182.87M

├──第14章 试题知识点标注- 预训练语言模型实战

├──第1节 14-1预训练语言模型实战

├──14-1课堂PPT .zip 11.34M

├──第1节 14-1预训练语言模型实战 -1_ev_ev .mp4 108.52M

├──第1节 14-1预训练语言模型实战-2_ev_ev .mp4 93.10M

└──第1节 14-1预训练语言模型实战-3_ev_ev .mp4 118.91M

└──第2节 14-2bert实现多标签分类

├──14-2课堂代码 .zip 170.41kb

├──第2节 14-2bert实现多标签分类-1_ev_ev .mp4 11.98M

└──第2节 14-2bert实现多标签分类-2_ev_ev .mp4 222.79M

├──第15章 试题知识点标注-gpu与分布式机器学习

├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习

├──15-1课堂PPT .pdf 30.50M

├──15-1课堂作业 .txt 0.12kb

├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习-1_ev_ev .mp4 111.53M

├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习-2_ev_ev .mp4 100.00M

└──第1节 15-1gpu与分布式机器学习-3_ev_ev .mp4 68.15M

└──第2节 15-2Gcn文本分类

├──15-2随堂代码 .zip 68.88M

└──第2节 15-2Gcn文本分类_ev_ev .mp4 162.44M

├──第16章 试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导

├──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导

├──16-1课堂PPT .pptx 6.65M

├──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-1_ev_ev .mp4 118.35M

└──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-2_ev_ev .mp4 196.40M

└──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读

├──16-2课堂代码 .zip 6.88M

├──16-2实体抽取与关系整理 论文解读-5_ev .mp4 58.35M

├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-1_ev_ev .mp4 166.57M

├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-2_ev_ev .mp4 2.39M

├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-3_ev_ev .mp4 7.92M

├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-4_ev_ev .mp4 6.10M

├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-6_ev_ev .mp4 7.15M

└──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-7_ev_ev .mp4 8.58M

├──第17章 视频分段-项目课程简介 ＆基础算法

├──第1节 17-1视频分段-项目课程简介 ＆基础算法

├──17-1课前预习资料 .pptx 32.41kb

├──17-1课堂PPT 代码 公式 合集 (2) .zip 1.19M

├──17-1作业要求详情 (2) .zip 65.51kb

└──第1节 17-1视频分段-项目课程简介 ＆基础算法_ev_ev .mp4 254.09M

└──第2节 17-2动态规划与EM算法实践

├──17-2课堂代码 .zip 9.15kb

└──第2节 17-2动态规划与EM算法实践_ev_ev .mp4 225.92M

├──第18章 视频分段-中文分词(一)

├──第1节 18-1视频分段-中文分词(一)

├──18-1课堂PPT-公式 .zip 1.55M

├──18-1作业要求 .txt 0.15kb

└──第1节 18-1视频分段-中文分词(一)_ev_ev .mp4 266.28M

└──第2节 18-2 hmm分词与词姓标注实现

├──18-2课堂代码 .zip 456.50kb

└──第2节 18-2 hmm分词与词姓标注实现_ev_ev .mp4 128.21M

├──第19章 视频分段-中文分词(二)

├──第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)

├──19-1课堂PPT .pptx 404.98kb

├──19-1课堂代码 .zip 0.81kb

├──19-1课堂作业 .txt 0.19kb

└──第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)_ev_ev .mp4 253.81M

└──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读

├──19-2课堂代码 .zip 6.00M

├──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-1_ev_ev .mp4 206.34M

├──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-2_ev_ev .mp4 20.78M

└──第一十九章第2节： 研讨课补充内容_ev_ev .mp4 55.73M

├──第20章 视频分段-命名实体识别ner

├──第1节 20-1命名实体识别ner

├──20-1课堂PPT .pptx 1.36M

├──20-1课堂作业 .txt 0.15kb

└──第1节 20-1命名实体识别ner_ev_ev .mp4 311.67M

└──第2节 20-2 NER实战

├──20-2 NER实战 研讨课-2_ev_ev .mp4 7.93M

├──20-2 NER实战 研讨课_ev_ev .mp4 113.98M

└──20-2课堂代码 .zip 8.97M

├──第21章 视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习

├──第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习

├──21-1课堂PPT .zip 6.42M

└──第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习_ev_ev .mp4 296.16M

└──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化

├──20200229 .zip 152.90kb

├──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-1_ev_ev .mp4 2.67M

└──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-2_ev_ev .mp4 204.23M

├──第22章 视频分段-纠错系统

├──第1节 22-1视频分段-纠错系统

├──第1节 22-1视频分段-纠错系统_ev_ev .mp4 274.68M

└──纠错 .pptx 3.24M

└──第2节 22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读

├──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-1_ev_ev .mp4 35.04M

├──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-2_ev_ev .mp4 48.96M

├──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-3_ev_ev .mp4 49.75M

└──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读_ev_ev .mp4 104.92M

├──第23章 视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索

├──第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索

└──第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索_ev_ev .mp4 312.99M

└──第2节 23-2句法分析实战

└──第2节 23-2句法分析实战_ev_ev .mp4 171.11M

└──第24章 视频分段-项目总结

├──第1节 24-1语音识别简介、激活函数优化器对比、模型压缩等

└──第1节 24-1语音识别简介、激活函数_优化器对比、模型压缩等_ev_ev .mp4 283.56M

└──第2节 24-2rasa框架对话入门实践

└──第2节 24-2rasa框架对话入门实践_ev_ev .mp4 130.87M

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