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120-100046401-视频课-王然-NLP实战高手课完结
120-100046401-视频课-王然-NLP实战高手课完结 NLP实战，深度学习应用 ⭐ 编辑推荐 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 ✦ NLP实战技巧讲解 ✦ 深度学习在NLP中的应用 ✦ 实战项目案例解析 课程目录 课程目
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120-100046401-视频课-王然-NLP实战高手课完结
NLP实战，深度学习应用
⭐ 编辑推荐
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
✦NLP实战技巧讲解
✦深度学习在NLP中的应用
✦实战项目案例解析
课程目录
课程目录90 集
- 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！
