作为人工智能领域最为重要的技术，自然语言处理的应用在工业界无处不在。从网页公开数据的分析和抽取、情感分析、机器翻译、智能客服、问答系统到聊天机器人，它的重要性不言而喻。整个课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求，涵盖了能想到的所有核心知识点，并且结合了大量实战项目，培养学员的动手能力，解决问题能来以及对知识的深入理解。另外，课程的第二部分导师和助教团队会带领学员完成两个大项目，聊天机器人和Capstone项目。这些项目都可以成为你简历上的亮点。
通过这套课程，你将获得：
精通自然语言处理技术，相当于掌握了AI领域最核心的技能！
完成AI小白到大神的逆袭！
可获得专业、权威的结业证书，证明自己！
优秀学员可获得名企就业/实习内推机会，甚至面试绿色通道！
这套课程适合：
有一定Python编程基础的学员，但不需要NLP相关基础
想找自然语言处理/算法相关工作的学员
试图学好但缺乏正确指点的学员
想转型从事AI工作的学员
课程目录
- 第1章: 课程试听
- 第2章: NLP课程介绍
- 第3章: 算法复杂度
- 第4章: 逻辑回归
- 第5章: Review 经典数据结构与算法
- 第6章: Paper Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping03
- 第7章: SVM-续
- 第8章: 凸优化（1）
- 第9章: Review
- 第10章:Review 决策树
- 第11章: 论文 From Word Embeddings To Document Distances
- 第12章: 凸优化（2）
- 第13章: 凸优化（3）
- 第14章: 线性规划Review
- 第15章: Paper三节
- 第16章: Review
- 第17章: 文本表示基础（1）
- 第18章: 文本表示基础（2）
- 第19章: Review
- 第20章: Paper-Mining and Summarizing Customer Reviews
- 第21章: EM算法
- 第22章: Review qa系统技术剖析
- 第23章: Paper Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
- 第24章: 20191127 HMM (1)
- 第25章: HMM（2）
- 第26章: Review
- 第27章: GloVe-Global Vectors for Word Representation
- 第28章: CRF（1）
- 第29章: CRF（2）
- 第30章: Review & Paper LSTM+CRF
- 第31章: CRF（3）
- 第32章: Review 浅谈Bayesian Network
- 第33章: 词向量
- 第34章: Paper ：Sum-Product Networks A New Deep Architecture
- 第35章: Review
- 第36章: 信息抽取1
- 第37章: Lecture 关系抽取2
- 第38章: Paper
- 第39章: Review
- 第40章: 关系抽取1
- 第41章: Review Relation Extraction with PCNN
- 第42章: Paper Snowball-Extracting Relations from Large Plain-Text Collections
- 第43章: 直播课程
- 第44章: 知识图谱
- 第45章: Discussion 直播课程
- 第46章: Paper Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data
- 第47章: 直播课程
- 第48章: 直播课程
- 第49章: 直播课程
- 第50章: Discussion GPU使用 + 简单神经网络
- 第51章: 直播课程
- 第52章: 直播课程
- 第53章: Review
- 第54章: Paper Auto-Encoding Variational Bayes (VAE)
- 第55章: 直播课程
- 第56章: Review Introduction to Transfer Learing
- 第57章: Paper-Teaching machines to read and comprehend (2015), K. Hermann et al
- 第58章: Review 项目一讲解
- 第59章: Transformer(2)
- 第60章: Review LSTM的实现（源码讲解）
- 第61章: Paper-learning deep transformer models for machine translation-clear
- 第62章: Review project2（知识图谱）讲解
- 第63章: Transformer + GPT
- 第64章: XLNet1
- 第65章: Review BERT的实战（1）
- 第66章: Paper Graph Transformer Networks
- 第67章: 贝叶斯模型（1）之LDA
- 第68章: 贝叶斯模型（2）之吉布斯采样
- 第69章: Review XLNet源代码讲解
- 第70章: Review XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题
- 第71章: Paper-Language models are unsupervised multitask learners-clear
- 第72章: 贝叶斯模型（3）之 吉布斯采样的实现
- 第73章: Review-Introduction to Bayesian Neural Network
- 第74章: Review-LDA的实战案例
- 第75章: Paper-Markov Chain Monte Carlo
- 第76章: 情感分析项目
- 第77章: Lecture-贝叶斯模型（4-5）
- 第78章: Review-GAN
- 第79章: Paper-SGLD
- 第80章: Review-active learning
- 第81章: Large Scale Bayesian Learning
- 第82章: Review Bayesian LSTM模型讲解
- 第83章: 课程总结
- 第84章: Review-项目四:机器翻译讲解
- 第85章: Review-工业界代码编写Best Practice
- 第86章: Review-工业界模型部署Best Practice
- 第87章: Review-项目五讲解
- 第88章: 聊天机器人技术介绍
- 第89章: 基于任务导向型聊天机器人技术
- 第90章: 聊天机器人系统中需要考虑的点
- 第91章: Capstone项目（付费项目）
- 第92章: 职业规划以及面试指导
获取资料的同学请加VX：itpenguin
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