120-100046401-视频课-王然-NLP实战高手课完结

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本课程深入讲解NLP领域实战技巧，涵盖深度学习在NLP中的应用，助你成为NLP实战高手。

✨ 课程亮点

课程目录

120-100046401-视频课-王然-NLP实战高手课完结
01-50
51-99
105涓↖nductiveLogicProgramming鍩烘湰璁惧畾.mp4
106丨InductiveLogicProgramming一个可微的实现.mp4
107丨增强学习的基本设定增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4
108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4
109丨Q-learning如何进行Q-learning算法的推导？.mp4
110丨Rainbow如何改进Q-learning算法？.mp4
111丨PolicyGradient如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4
112丨A2C和A3C如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4
113丨Gumbel-trick如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4
114丨MCTS简介如何将推理引入到强化学习框架中.mp4
115丨DirectPolictyGradient基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient轨迹生成方法.mp4
118丨AutoML网络架构举例.mp4
119丨RENAS如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
120丨DifferentiableSearch如何将NAS变为可微的问题.mp4
121丨层次搜索法如何在模块之间进行搜索？.mp4
122丨LeNAS如何搜索搜索space.mp4
123丨超参数搜索如何寻找算法的超参数.mp4
124丨Learning to optimize是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4
125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4
127丨多代理增强学习概述什么是多代理增强学习？.mp4
128丨AlphaStar介绍AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4
129涓↖MPALA澶欰gent鐨凙ctor-Critic绠楁硶.mp4
130丨COMAAgent之间的交流.mp4
131丨多模态表示学习简介.mp4
132丨知识蒸馏如何加速神经网络推理.mp4
133丨DeepGBM如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4
134丨文本推荐系统和增强学习.mp4
135丨RL训练方法集锦简介.mp4
136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4
138丨Reward设计的一般原则.mp4
139丨解决SparseReward的一些方法.mp4
141丨增强学习中的探索问题.mp4
144丨Quora问题等价性案例学习预处理和人工特征.mp4
145丨Quora问题等价性案例学习深度学习模型.mp4
146丨文本校对案例学习.mp4
147丨微服务和Kubernetes简介.mp4
148丨Docker简介.mp4
149丨Docker部署实践.mp4
150涓↘ubernetes鍩烘湰姒傚康.mp4
151丨Kubernetes部署实践.mp4
153涓↘ubernetes鏈嶅姟鍙戠幇.mp4
158丨Istio简介Istio包含哪些功能？.mp4
159涓↖stio瀹炰緥鍜孋ircuit Breaker.mp4
01丨课程介绍.mp4
03丨AI概览宣传片外的人工智能.mp4
04丨AI项目流程从实验到落地.mp4
05丨NLP领域简介NLP基本任务及研究方向.mp4
06丨NLP应用智能问答系统.mp4
07丨NLP应用文本校对系统.mp4
08丨NLP的学习方法如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4
09丨深度学习框架选择合适的深度学习框架？10丨深度学习与硬件CPU.mp4
11丨深度学习与硬件GPU.mp4
12丨深度学习与硬件TPU.mp4
13丨AI项目部署基本原则.mp4
14丨AI项目部署框架选择.mp4
15丨AI项目部署微服务简介.mp4
16丨统计学基础随机性是如何改变数据拟合的本质的？.mp4
17丨神经网络基础神经网络还是复合函数.mp4
18丨神经网络基础训练神经网络.mp4
19丨神经网络基础神经网络的基础构成.mp4
21丨RNN简介马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
22涓≧NN绠€浠婻NN鍜孡STM.mp4
23丨CNN卷积神经网络是什么？.mp4
24丨环境部署如何构建简单的深度学习环境？.mp4
25丨PyTorch简介Tensor和相关运算.mp4
26丨PyTorch简介如何构造Dataset和DataLoader？.mp4
27丨PyTorch简介如何构造神经网络？.mp4
28丨文本分类实践如何进行简单的文本分类？.mp4
29丨文本分类实践的评价如何提升进一步的分类效果？.mp4
30丨经典的数据挖掘方法数据驱动型开发早期的努力.mp4
31丨表格化数据挖掘基本流程看看现在的数据挖掘都是怎么做的？.mp4
32丨Pandas 简介如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4
33丨Matplotlib 简介如何进行简单的可视化分析？.mp4
34丨半自动特征构建方法Target Mean Encoding.mp4
35丨半自动特征构建方法Categorical Encoder.mp4
36丨半自动特征构建方法连续变量的离散化.mp4
37丨半自动特征构建方法Entity Embedding.mp4
38丨半自动构建方法Entity Embedding的实现.mp4
39丨半自动特征构建方法连续变量的转换.mp4
40丨半自动特征构建方法缺失变量和异常值的处理.mp4
41丨自动特征构建方法Symbolic learning和AutoCross简介.mp4
42丨降维方法PCANMF 和 tSNE.mp4
43涓ㄩ檷缁存柟娉旸enoising Auto Encoders.mp4
44涓ㄩ檷缁存柟娉昖ariational Auto Encoder.mp4
45丨变量选择方法.mp4
46丨集成树模型如何提升决策树的效果47丨集成树模型GBDT和XgBoost的数学表达.mp4
48丨集成树模型LightGBM简介.mp4
49丨集成树模型CatBoost和NGBoost简介.mp4
50丨神经网络建模如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建ResidualConnection和DenseConnection.mp4

适合人群

• NLP爱好者
• 深度学习研究者
• 算法工程师

🎯 学习收获

• 掌握NLP实战技巧
• 了解深度学习在NLP中的应用
• 提升NLP项目实战能力

🎉 祝您学习愉快！