开课吧人工智能与自然语言处理006期

课程目录：

├─第一章 预习资料
│ ├─第1节 预习资料
│ │ 6期nlp预习资料.zip
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│ ├─第2节 学员手册
│ │ 学员手册（必读）.docx
│ │
│ ├─第3节 开班典礼回放
│ │ 开班典礼回放.mp4
│ │
│ └─第4节 NLP-006-课程表
│ NLP006期1月课表.pdf
│ NLP006期2月课表.pdf
│ NLP006期3月课表.pdf
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├─第三章 优秀作业分享
│ 优秀作业1分享 │ 优秀作业1分享.docx
│ 优秀作业8.docx
│ 作业4优秀作业.docx
│ 梁俊杰组项目2.zip
│ 梁俊杰组项目3.zip
│ 第七次优秀作业.docx
│ 第三次作业优秀分享.docx
│ 第二次作业优秀分享.docx
│ 第六次优秀作业.docx
│ 第十一次优秀作业.docx
│ 第十二次优秀作业.docx
│ 第十次优秀作业.docx
│
├─第二章 人工智能引论与思维方法
│ ├─第10节 经典机器学习
│ │ Assignment_10.zip
│ │ class_10代码.zip
│ │ Lecture_10 copy.pptx
│ │ Lecture_10.pptx
│ │ 新华社数据.zip
│ │ 经典机器学习.mp4
│ │ │
│ ├─第11节 自然语言处理的关键问题——动态规划与编辑距离
│ │ Lecture-11-Dynamic-Programming copy课上.pptx
│ │ │ Lecture-11-Dynamic-Programming.pptx
│ │ Lecture_11 （1）.zip
│ │ Lecture_11.zip
│ │ 动态规划与编辑距离.mp4
│ │
│ ├─第12节 自然语言理解的关键问题
│ │ Assignment_12.zip
│ │ baidu_stopwords.txt
│ │ Lecture_12.zip
│ │ Lecture_12_ copy.pptx
│ │ 自然语言理解的关键问题.mp4
│ │ │
├─第13节 搜索引擎与文档检索
│ │ Lecture_13 copy.pptx
│ │ Lecture_13.pptx
│ │ Lecture_13_1.zip
│ │ Lecture_13_3.zip
│ │ test_text.txt
│ │ train_text.txt
│ │ validation_text.txt
│ │ 下载链接.docx
│ │ 搜索引擎与文档检索.mp4
│ │
│ ├─第14节 面向服务的对话机器人的构建讲解与导引
│ │ Lecture_14.pptx
│ Lecture_14.zip
│ │ │ Lecture_14class_6.pptx
│ │ 对话机器人的构建讲解.mp4
│ │
│ ├─第15节 目前人工智能与局限姓、前沿 NLP 问题的现状及发展情况
│ │ 人工智能对于 NLP – L15.pptx
│ │ lecture15-inclass.pptx
│ │ lesson-15-assignment.pptx
│ │ 目前人工智能与局限姓、前沿 NLP 问题的现状及发展情况.mp4
│ │ │
│ ├─第16节 深度学习高阶知识
│ │ Assignment_week_16.zip
│ │ Code_answers.zip
│ │ Lecture_16 copy.pptx
│ │ Lecture_16.pptx
│ │ │ 深度学习高阶知识.mp4
│ │
│ ├─第1节 人工智能引论之概率模型与语言自动生成模型
│ Lecture-01-Syntax-Tree-and-Language-Model.ipynb课程在线准备代码.zip
│ │ lesson01-for-2020-spring.pdf PPT.pdf
│ preperation-01.pdf 课程准备小贴士.pdf
│ │ 人工智能引论之概率模型与语言自动生成模型.mp4
│ │ │ 论文阅读笔记模板.docx
│ │
│ ├─第2节 人工智能引论之智能搜索策略与机器学习
│ Assignment_02（1）.zip
│ │ Lecture_2_.pptx
│ │ │ Lecture_2_06_inclass.pptx
│ │ 人工智能引论之智能搜索策略与机器学习.mp4
│ │
│ ├─第3节 如何衡量模型的好坏;机器学习的评价与指标
│ │ Assignment-03（1）.zip
│ │ lesson-03-course（1）.zip
│ │ lesson-03-pre-course（1）.zip
│ │ Lesson-03-What-is-Model-and-Overfitting-Underfitting（1）.pptx
│ │ 如何衡量模型的好坏;机器学习的评价与指标.mp4
│ │ 如何衡量模型的好坏;机器学习的评价与指标2.mp4
│ │ │如如何衡量模型的好坏;机器学习的评价与指标3.mp4
│ │ │
├─第4节 深度学习初步
│ │ Assignment_4.zip
│ │ Lecture_4_ in_class.pptx
│ │ Lecture_4_.pptx
│ │ Lesson-4（1）代码加注释版.zip
│ │ │ Lesson-4代码.zip
│ │ │ .mp4
│ │
├─第5节 word2vec与文本表征
│ Lesson-05（1）.zip
│ │ │ Lesson-05.zip
│ │ word2vec与文本表征.mp4
│ │ 第五课-word2vec in_class.pptx
│ │ 第五课-word2vec.pptx
│ │ │
├─第6节 如何处理区域姓问题？CNN卷积神经网络的原理及其应用
│ │ Assignment_6.zip
│ │ Lecture6-6inclass.pptx
│ │ Lecture6ppt.pptx
│ │ Lecture_6.zip
│ │ 如何处理区域姓问题？CNN卷积神经网络的原理及其应用.mp4
│ │
│ ├─第7节 如何处理时序问题？RNN循环神经网络及其应用
│ │ assignment-07数据集.zip
│ lecture7 rnn_bp.pdf
│ │ Lecture_7（1）.pptx
│ │ Lecture_7-6期.pptx
│ │ │ 如何处理时序问题？RNN循环神经网络及其应用.mp4
│ │ 第七次作业.zip
│ │ │
│ ├─第8节 深度学习的前沿是？深度学习高级问题详解
│ │ Assignment_8.zip
│ │ Class_8.zip
│ │ Lecture_8（1）.pptx
│ │ Lecture_8_inclass.pptx
│ 深度学习 │ 的前沿是？深度学习高级详问题解.mp4
│ │
│ └─第9节 经典机器学习模型详解
│ 9【GoogleGoogLeNet-Inception】更深入地了解卷积.pdf
│ cs231n_2019_lecture02_knn_linear_classification.pdf
│ Lecture-09.pptx
│ 男人之于计算机程序员，就像女人之于家庭主妇 去偏向词嵌入.pdf
│ 可视化与理解卷积网络.pdf
│ winter1516_lecture9_understanding_and_visualizaing_neural_network_可视化卷积神经网络.pdf
│ 第九次作业.docx
│经典机器学习模型详解.mp4
│
└─第四章 项目
├─项目1
│ 梁俊杰组项目1 .zip
│ 繆武杰组项目1.zip
│ 雷磊组项目1.zip
│ 项目1指导书.pdf
│
├─项目2
│ yf_dianping.zip.crdownload
│ 项目二.pdf
│
├─项目3
│ Project03 PDF文档关键信息自动高亮（1）.pdf
│
└─项目4
project04-面向服务的对话机器人指导书.pdf
项目4数据集.zip