KKB百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)|完结无秘

资深AI算工程师联合培养计划课程介绍:

计算机视觉出现之前,图像对于计算机来说是黑盒的状态。一张图片对于机器只是一个文件。机器并不知道图片里的内容到底是什么,只知道这张图片是什么尺寸,什么格式的。如果计算机、人工智能想要在现实世界发挥重要作用,就必须看懂图片!这就是计算机视觉要解决的问题。本课程主要内容涉及计算机视觉的深度学习方法,并包括集计算机图形学、经典计算机视觉中的重点方法,同时也覆盖了基于对抗生成网络(GAN)的图像生成方法。

├──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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