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MSB人工智能2期 | 更新

测试运维
课程简介

这门课聚焦人工智能算法的工程落地,核心解决从模型训练到生产环境部署的闭环问题。课程从推荐系统的业务逻辑切入,详解召回与排序的工程架构;深入序列建模与语音生成的技术栈,涵盖RNN、LSTM、注意力机制及端到端语音合成全链路;并延伸至自然语言处理,结合实战项目落地智能输入法的新词发现。它提供可直接复用的工程参考,而非空泛的算法科普。 **适合什么基础** 适合…

已有 24 人浏览 发布 2025-12-20 更新 2026-09-24

这门课聚焦人工智能算法的工程落地,核心解决从模型训练到生产环境部署的闭环问题。课程从推荐系统的业务逻辑切入,详解召回与排序的工程架构;深入序列建模与语音生成的技术栈,涵盖RNN、LSTM、注意力机制及端到端语音合成全链路;并延伸至自然语言处理,结合实战项目落地智能输入法的新词发现。它提供可直接复用的工程参考,而非空泛的算法科普。

**适合什么基础**
适合具备一定编程经验(首选Python)及基础机器学习/深度学习概念的开发者。需理解梯度下降、神经网络基本结构,但非资深专家。课程设计让你站在工程视角,将数学直觉转化为可落地的代码模块,建议基础较好的同学优先啃下推荐系统与语音合成的实战部分。

**建议先看哪几块**
建议按“推荐系统—序列建模—语音合成—NLP实战”顺序推进。首先关注推荐系统之召回与排序,理清特征工程与模型排名的业务逻辑;接着学习RNN、LSTM与注意力模型,掌握序列数据处理的工程方法;随后进入端到端语音合成,重点攻克声学模型与前端模块的调优;最后以ELMO和输入法新词发现收尾,完成从文本特征到业务落地的闭环。

**学完能独立做什么**
学完这门课,你可以独立完成推荐系统的线上架构搭建与模型迭代,掌握端到端语音合成系统的部署与声码器调优,并基于预训练语言模型ELMO实现文本特征提取。更重要的是,你具备将上述模块组装到实际业务中的能力,能够独立落地智能输入法的新词发现功能,将算法能力转化为可交付的工程产出。

**资料怎么配合练习**
资料包中的视频与代码仓库是配套实践的核心。建议边学边改模型参数,复现推荐系统离线指标与语音合成效果。重点在动手调参与模块替换,而非仅看原理。通过修改项目结构、替换特征提取模块,你将真正掌握从算法到工程实现的完整链路。

【资源目录】:

├──01.开班典礼_学前必看.mp4 1.31G
├──02.FM模型.mp4 1.28G
├──03.推荐系统之协同过滤.mp4 1.51G
├──04.推荐系统之召回.mp4 1.45G
├──05.推荐系统之排序1.mp4 1.51G
├──06.推荐系统之排序2.mp4 1.58G
├──07.RNN和LSTM.mp4 1.60G
├──08.语音合成方法介绍.mp4 84.25M
├──09.语音合成前端.mp4 307.23M
├──10.端到端语音合成声学模型.mp4 403.31M
├──11.语音合成声码器及端到端语音合成实战.mp4 499.70M
├──12.LSTM和ELMO.mp4 414.26M
├──13.实战项目:智能输入法.mp4 473.89M
├──14.输入法项目之新词发现.mp4 1.83G
├──15.注意力模型Attention.mp4 1.56G
├──16.注意力模型Self-Attention.mp4 2.42G
├──17.Transformer和Bert.mp4 525.24M
├──18.图像之文本检测.mp4 468.31M
├──19.图像之文本识别.mp4 555.17M
├──20.文本分类项目:分类任务简介、分类系统综述.mp4 461.07M
├──21.文本分类项目:基本模型回顾 – NB、SVM.mp4 72.84M
├──22.文本分类项目:基本模型回顾 – FastText.mp4 107.15M
├──23.文本分类项目:系统集成、系统调优.mp4 110.36M
├──24.文本分类项目:系统优化:实体信息.mp4 114.13M
├──25.文本分类项目: 系统优化:图片分类.mp4 112.47M
├──26.文本分类项目: 深度模型系统:TextCNN.mp4 115.07M
├──27.Tensorflow Serving简介以及深度模型.mp4 111.29M
├──28.高级图像技术1.mp4 211.19M
├──29.高级图像技术2.mp4 191.91M
├──30.高级图像技术3.mp4 213.42M
├──31.高级图像技术4.mp4 253.64M
├──32.海外项目:推荐系统入门简介.mp4 181.54M
├──33.海外项目:Item2vec算法以及实际应用.mp4 205.38M
├──34.海外项目:数据预处理.mp4 203.00M
├──35.CTR预估算法sparselogistics regression.mp4 179.86M
├──36.深度学习入门.mp4 174.92M
├──37.海外项目:CNN & LSTM详细讲解.mp4 183.46M
├──38.海外项目:self-attention 机制讲解.mp4 162.72M
├──39.海外项目:wide-deep model代码实战.mp4 301.74M
├──40.智能聊天机器人1.mp4 1.43G
└──41.智能聊天机器人2.mp4 1.36G

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