采用“基础理论—>核心模型—>深度理解—>前沿应用”的四维进阶教学模型。课程从自然语言处理的基本过程与向量空间模型起步，深入剖析自然语言理解（NLU）与概率图模型（CRF、HMM）的底层逻辑。随后重点攻坚词向量模型（Word2Vec）与现代NLP的里程碑——Transformer与BERT大规模预训练技术。最终进阶至自然语言生成（NLG）与AI前沿技术探索，涵盖文本生成、语义检索及大模型应用等核心场景，助你从一名算法初学者蜕变为具备扎实理论基础与工程落地能力的NLP全栈工程师。
课程目录：
NLP方向专业课
+—01、第一章 自然语言处理的基本过程
| 第一章第1节： 自然语言处理的基本过程.mp4
| 自然语言处理的基本过程–作业.zip
| 自然语言处理的基本过程–标准答案.zip
| 自然语言处理的基本过程.pptx.zip
|
+—02、第二章 向量空间模型
| 1_向量空间模型.pptt.zip
| 作业 — 使用 PCA 进行降维可视化.zip
| 作业-答案.zip
| 向量空间模型.pptx
| 第二章第1节： 向量空间模型.mp4
|
+—03、第三章 自然语言理解初步
| realdonaldtrump.csv.zip
| 作业.docx
| 第三章第1节： 自然语言理解初步.mp4
| 自然语言处理初步.pptx.zip
|
+—04、第四章 语言模型与概率图模型
| CRF_NER.zip
| ner_dataset.csv.zip
| 作业文档.docx
| 第四章第1节： 语言模型与概率图模型.mp4
| 语言模型和概率图模型.pptx
|
+—05、第五章 词向量模型Word2Vec
| 1_词向量.pptx.zip
| 作业(1).docx
| 第五章第1节： 词向量模型Word2Vec.mp4
|
+—06、第六章 Transformer与BERT，大规模预训练问题
| 大规模预训练问题 — 作业题.ipynb.zip
| 第六章第1节： Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4
| 预训练模型.pptx
|
+—07、第七章 自然语言生成
| 作业(2).docx
| 文本生成.pptx.zip
| 第七章第1节： 自然语言生成.mp4
|
\—08、第八章 自然语言处理与人工智能前沿
NLP前沿.pptx.zip
第八章第1节： 自然语言处理与人工智能前沿.mp4
自然语言处理与人工智能前沿.docx
下载地址：
感谢您的来访，获取更多精彩文章请收藏本站。
