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NLP自然語言處理應用實戰(zhàn)

2021年7月26日-8月1日，青海西寧

課程簡介

實驗課程注重代碼實踐，更注重落地應用

《自然語言處理》課程是python機器學習和深度學習的進階課程，通過學習這門課程，你會了解自然語言處理的基本概念和應用場景，掌握通過python來對語音或文本進行處理、并利用機器學習和深度學習算法進行建模，解決人機對話、機器翻譯、情感分析和語音識別等實際問題。

本課程主要培養(yǎng)訓練學員掌握python實現(xiàn)中文自動分詞，詞性標注，句法分析，自然語言生成，文本分類，信息檢索，信息抽取，文字校對，問答系統(tǒng)，機器翻譯，自動摘要，文字蘊涵。

課程涵蓋10+實戰(zhàn)項目，且側重技能不同，學員的知識體系會更加全面。

從傳統(tǒng)NLP技術到基于深度學習的NLP技術，幫助學員理解技術深層次的本質(zhì)關系。

課程大綱

實驗課程注重代碼實踐，更注重落地應用

1、自然語言處理概念及應用
理論	自然語言理解自然語言處理與大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)關系自然語言處理應用場景文本分析流程正則表達式 NLTK工具包
實驗	1.NLTK工具包使用 2.WordCloud 制作詞云
2、NLP相似度模型
理論	文本相似度 LDA
實驗	NLP相似度模型
3、NLP結合機器學習
理論	1.如何為文本做相似度 2.如何為文本做分類 3.如何為文本做聚類
實驗	1.中文短文本分類 2.中文短文本聚類
4、NLP結合深度學習
理論	深度學習基礎自然語言處理與深度學習
實驗	1.word2Vec影評數(shù)據(jù)分析
5、NLP結合深度學習
理論	RNN LSTM Keras
實驗	DL中文短文本分類實驗
6、NLP應用：人機對話
理論	1.自動問答系統(tǒng)的組成 2.詞法分析、句法分析、語義分析 3.文本信息抽取，匹配 Chartterbot Tensorflow Seq2seq
實驗	1.聊天機器人 2.基于TensorFlow的DeepQA聊天機器人
7、NLP應用：情感分析系統(tǒng)
理論	情感分析應用 CNN fasttext
實驗	1.使用LSTM進行情感分析 2.使用CNN進行情感分析 3.使用fasttext進行情感分析
8、NLP應用：機器翻譯
理論	1.機器翻譯實現(xiàn)原理 2.seq2seq模型 3.中英文對照數(shù)據(jù)處理 4.模型選擇：encoder和decoder 5.翻譯結果評估
實驗	1.中英文翻譯系統(tǒng)實現(xiàn)
9、NLP應用：語音識別
理論	6.語音識別系統(tǒng)實現(xiàn)原理 7.如何搭建聲學模型和語言模型
實驗	2.語音識別系統(tǒng)實現(xiàn)
10、NLP應用：基于文本的個性化推薦
理論	推薦系統(tǒng)
實驗	基于文本的個性化推薦系統(tǒng)

實力專家主講

歷屆好評最多的實力派講師

任老師

原IBM大數(shù)據(jù)架構師，Cloudera管理/開發(fā)/分析/數(shù)據(jù)科學家認證講師。主導研發(fā)了10+大數(shù)據(jù)及人工智能相關產(chǎn)品，并獲得軟件著作權，其中《人工智能開發(fā)平臺》和《AI量化投資平臺》廣受用戶好評。長期服務于國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)客戶，行業(yè)覆蓋銀行、保險、電信運營商、制造等。主要負責過的項目有：中國移動500節(jié)點+大數(shù)據(jù)運維保障，上海金融產(chǎn)業(yè)園智能投顧系統(tǒng)建設，某芯片制造人工智能缺陷檢測項目，某保險大數(shù)據(jù)治理項目等。