包含课程

  • 2051人 学习人数
    5.0分 课程评分
    自然语言处理实战 TextCNN文本分类
    课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作,掌握PyTorch基本使用; (2)掌握工业界短文本处理解决方案,如:对话系统,智能客服,新闻领域分类等; (3)词向量项目案例应用,掌握文本的表示方法; (4)通过项目案例实战,掌握TextCNN短文本分类在工业界应用,可以直接应用在如下领域 例如:对话系统意图识别,智能客服问答意图识别,资讯短文本分类等文本分类场景。 适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 (2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用,常用在对话语言平台,文章分类,智能客服,FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术,是作为自然语言处理从业者必备技能,本课程以案例驱动出发,结合多个工业级解决方案,了解当下文本分类实际工业界的应用。课程要求: (1)开发环境:python版本:Python3.x;PyTorch深度学习工具; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学员收货:掌握深度学习PyTorch工具使用;掌握TextCNN短文本分类;了解工业流行解决方案; (5)学员资料:内含完整程序源码和数据集; (6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码。
    自然语言处理
    深度学习
    人工智能
    NLP
    智能客服
  • 5302人 学习人数
    5.0分 课程评分
    自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析
    课程目标 学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解, 掌握基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现,其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量;彻底掌握中文情感分析。 适用人群 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服,情感分析等多个场景。情感分析作为自然语言处理的基础技术之一,常被用于电商评论、舆情监控、微博评论情感分析、话题监督等领域,因此深入掌握情感分析技术,是作为自然语言处理从业者必备技能,本课程以案例驱动出发,结合多个项目实战案例,覆盖多种算法,如RNN,LSTM等 课程要求: (1)开发环境:python版本:Python3.7; torch 版本:1.3.0+; torchtext版本:0.3.0+ (2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学员收货:掌握深度学习情感分类关键技术; (5)学员资料:内含完整程序源码和数据集; (6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码。 案例5-情感分析功能点
    自然语言处理
    深度学习
    NLP
    PyTorch
    情感分析
  • 1046人 学习人数
    5.0分 课程评分
    基于文本语义的智能问答机器人
    本项目结合 Facebook AI 研究院开源的针对聚类和相似性搜索库Faiss 、Google提供的BERT模型实现一个基于文本语义的智能问答系统。通过项目案例从0到1搭建FAQ智能问答机器人,让大家轻松掌握 文本语义相似度文本检索系统和FAQ问答机器人在工业界应用。
    智能对话
    NLP
    智能问答
    Faiss
    FAQ

套餐介绍

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