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【J1942】后厂理工+百度飞桨联合设计双证资深AI实战课程

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2023-9-16 11:50:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【J1942】后厂理工+百度飞桨联合设计双证资深AI实战课程

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    资源描述及截图:

    ├─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.pdf
    │  │      第1节 1-1项目和课程内容介绍.mp4
    │  │      
    │  └─第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解
    │          Lecture-2.pdf
    │          第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解.mp4
    │         
    ├─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.mp4
    │  │      随堂代码
    │  │      随堂资料.txt
    │  │      
    │  └─第3节 2-2项目研讨课
    │          第3节 2-2项目研讨课I.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq (Encoder、Decoder、Attention).mp4
    │  │      
    │  └─第2节 3-2项目研讨课Ⅱ
    │          第2节 3-2项目研讨课Ⅱ.mp4
    │          课堂PPT及代码
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 4-1GRU、LSTM算法对比,Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现.mp4
    │  │     
    │  └─第2节 作业指导:预训练词向量与embedding搭建
    │          20191013研讨课
    │          第2节 作业指导:预训练词向量与embedding搭建.mp4
    │      
    ├─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
    │  │      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.mp4
    │  │   
    │  └─第2节 5-2Model搭建
    │      │  20191020PPT及代码
    │      │  第2节 5-2Model搭建.mp4
    │      │  
    │      └─20191020PPT及代码
    │              点击获取更多资源.url
    │              
    ├─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
    │  │      第1节 抽提式文本摘要相关算法详解.mp4
    │  │  
    │  └─第2节 pgn网络搭建
    │          6-2随堂课件及代码
    │          第2节 pgn网络搭建.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要.mp4
    │  │     
    │  └─第2节 7-2抽取式摘要
    │          7-2随堂代码
    │          第2节 7-2抽取式摘要.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 8-1项目总结以及模型部署.mp4
    │  │     
    │  └─第2节 8-2代码讲解与演示
    │      │  第2节 8-2代码讲解与演示.mp4
    │      │  
    │      └─8-2随堂课件代码
    │                           
    ├─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
    │  │      第1节 9-1项目介绍和课程安排-1.mp4
    │  │      第1节 9-1项目介绍和课程安排-2.mp4
    │  │      第1节 9-1项目介绍和课程安排-3.mp4
    │  │      
    │  └─第2节 9-2手动实现贝叶斯,baseline实战
    │          9-2课堂代码
    │          第2节 9-2手动实现贝叶斯,baseline实战.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-1.mp4
    │  │      第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-2.mp4
    │  │      第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-3.mp4
    │  │      
    │  └─第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类
    │          10-2随堂代码  
    │          第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-1.mp4
    │  │      第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-2.mp4
    │  │      第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-3.mp4
    │  │      
    │  └─第2节 11-2Text CNN多标签分类实现
    │          11-2随堂代码
    │          第2节 11-2Text CNN多标签分类实现.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-1.mp4
    │  │      第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-2.mp4
    │  │   
    │  └─第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解
    │          12-2随堂代码
    │          第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解.mp4
    │        
    ├─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
    │  │      第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-1.mp4
    │  │      第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-2.mp4
    │  │      第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-3.mp4
    │  │     
    │  └─第2节 13-2 bert文本分类实战
    │          13-2课堂代码
    │          第2节 13-2 bert文本分类实战-1.mp4
    │          第2节 13-2 bert文本分类实战-2.mp4
    │          第2节 13-2 bert文本分类实战-3.mp4
    │          第2节 13-2 bert文本分类实战-4.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 14-1预训练语言模型实战 -1.mp4
    │  │      第1节 14-1预训练语言模型实战-2.mp4
    │  │      第1节 14-1预训练语言模型实战-3.mp4
    │  │   
    │  └─第2节 14-2bert实现多标签分类
    │          14-2课堂代码
    │          第2节 14-2bert实现多标签分类-1.mp4
    │          第2节 14-2bert实现多标签分类-2.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 15-1gpu与分布式机器学习-1.mp4
    │  │      第1节 15-1gpu与分布式机器学习-2.mp4
    │  │      第1节 15-1gpu与分布式机器学习-3.mp4
    │  │     
    │  └─第2节 15-2Gcn文本分类
    │          15-2随堂代码
    │          第2节 15-2Gcn文本分类.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-1.mp4
    │  │      第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-2.mp4
    │  │      
    │  └─第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读
    │          16-2实体抽取与关系整理 论文解读-5.mp4
    │          16-2课堂代码  
    │          第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-1.mp4
    │          第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-2.mp4
    │          第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-3.mp4
    │          第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-4.mp4
    │          第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-6.mp4
    │          第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-7.mp4
    │         
    ├─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课堂PPT 代码 公式 合集
    │  │      第1节 17-1视频分段-项目课程简介 &基础算法.mp4
    │  │   
    │  └─第2节 17-2动态规划与EM算法实践
    │          17-2课堂代码
    │          第2节 17-2动态规划与EM算法实践.mp4
    │         
    ├─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·公式合集  
    │  │      第1节 18-1视频分段-中文分词(一).mp4
    │  │      
    │  └─第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现
    │          18-2课堂代码
    │          第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现.mp4
    │         
    ├─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课堂代码
    │  │      第1节 19-1 视频分段-中文分词(二).mp4
    │  │     
    │  └─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
    │          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.mp4
    │          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.mp4
    │          第一十九章第2节: 研讨课补充内容.mp4
    │         
    ├─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
    │  │      第1节 20-1命名实体识别ner.mp4
    │  │     
    │  └─第2节 20-2 NER实战
    │          20-2 NER实战 研讨课-2.mp4
    │          20-2 NER实战 研讨课.mp4
    │          20-2课堂代码
    │         
    ├─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
    │  │      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.mp4
    │  │      
    │  └─第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化
    │          20200229
    │          第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-1.mp4
    │          第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-2.mp4
    │         
    ├─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.mp4
    │  │      纠错.pptx
    │  │     
    │  └─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.mp4
    │          22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-2.mp4
    │          22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-3.mp4
    │          22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读.mp4
    │         
    ├─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.mp4
    │  │   
    │  └─第2节 23-2句法分析实战
    │          第2节 23-2句法分析实战.mp4
    │         
    └─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.mp4
        │   
        └─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.mp4
    哎...今天够累的,签到来了1...
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    发表于 2023-9-16 11:50:55 | 显示全部楼层
    开始学习了,希望能找份好工作
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