贪心-自然语言处理精英训练营学习笔记

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这是这门课的目录，我看了下还不错的，人工智能学习必备

| ├──第00章 直播部分
| | ├──00 20210509 开班典礼
| | ├──01 关于逻辑回归的一切
| | ├──02 案例讲解
| | ├──03 文本预处理实践
| | ├──04 项目一讲解
| | ├──05 项目二讲解
| | ├──06 Pytorch讲解
| | ├──07 基于RNN的文本生成
| | ├──08 Seq2Seq模型
| | ├──09 实现基于LSTM的情感分类
| | ├──10 代码实战：Transformer 源码解读代和基于Transformer模型的机器翻译
| | ├──11 基于 BERT 的文本分类
| | ├──12 GPT版本演变和在对话中的应用举例
| | ├──13 基于BERT-BILSTM-CRF的命名实体识别
| | ├──14 K-BERT Enabling Language Representation with Knowledge Graph
| | ├──15 A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks
| | ├──16 Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data，知识嵌入 TransE paper 解读
| | ├──17 GCN，GAT和GraphSAGE图神经网络模型讲述
| | ├──18 GCN 在文本分类中的应用
| | ├──19 知识图谱问答系统项目讲述
| | ├──20 基于多轮检索和生成式的聊天型机器人模型讲述
| | ├──21 Topic model as a black box 使用主题模型做相似语义搜索
| | ├──22 20211114 就业指导
| | └──目录.png 626.08kb | ├──第01章 自然语言处理概述
| | ├──1.课程初衷和NLP前景
| | ├──2.什么是自然语言处理
| | ├──3.自然语言处理的应用
| | ├──4.自然语言处理核心技术
| | └──目录.png 269.21kb | ├──第02章 数据结构与算法基础
| | ├──1.为什么要重视这些？
| | ├──2.动态规划算法
| | ├──3.DTW算法和应用
| | └──目录.png 107.34kb | ├──第03章 机器学习基础 - 逻辑回归
| | ├──1.逻辑回归中的条件概率
| | ├──2.逻辑回归的目标函数
| | ├──3.梯度下降法
| | ├──4.随机梯度下降法
| | ├──5.案例：预测银行客户是否会开设定期存款账户
| | └──目录.png 425.37kb | ├──第04章 模型的泛化
| | ├──1.理解什么是过拟合
| | ├──2.如何防止过拟合现象
| | ├──3.L1与L2的正则
| | ├──4.正则与先验的关系
| | ├──5.案例：LR中的调参
| | └──目录.png 193.90kb | ├──第05章 文本处理
| | ├──1.文本分析流程与分词
| | ├──2.停用词与词的标准化
| | ├──3.拼写纠错
| | └──目录.png 75.73kb | ├──第06章 文本表示
| | ├──1.文本表示基础
| | ├──2.文本相似度
| | ├──3.词向量基础
| | └──目录.png 59.83kb | ├──第07章 豆瓣评论的情感预测
| | ├──1.项目介绍
| | └──目录.png 16.55kb | ├──第08章 词向量技术
| | ├──1.词向量基础
| | ├──2.SkipGram模型详解
| | ├──3.其他词向量技术
| | ├──4.论文解读：基于SkipGram的Airbnb房屋推荐
| | └──目录.png 95.60kb | ├──第09章 搭建智能问答系统
| | ├──1.问答系统架构
| | ├──2.每个模块剖析
| | └──目录.png 51.70kb | ├──第10章 语言模型
| | ├──1.语言模型基础
| | ├──2.语言模型训练
| | ├──3.语言模型的评估
| | ├──4.语言模型的平滑
| | └──目录.png 83.49kb | ├──第11章 深度学习基础
| | ├──1.理解神经网络
| | ├──2.不同类型的激活函数
| | ├──3.多层神经网络的前向传播
| | ├──4.学习模型的参数-反向传播算法
| | ├──5.关于深度神经网络
| | └──目录.png 130.28kb | ├──第12章 Pytorch
| | ├──1.Pytorch介绍
| | ├──2.Tensors
| | ├──3.Autograd的讲解
| | ├──4.构建神经网络模型
| | └──目录.png 110.97kb | ├──第13章 RNN与LSTM
| | ├──1.RNN模型的必要性
| | ├──2.RNN详解
| | ├──3.RNN的梯度问题
| | ├──4.LSTM和GRU
| | ├──5.RNN的变种
| | └──目录.png 89.57kb | ├──第14章 Seq2Seq模型
| | ├──1.文本生成任务
| | ├──2.Seq2Seq详解
| | ├──3.Decoding与Beam Search
| | └──目录.png 57.88kb | ├──第15章 智能营销文案生成
| | ├──1 直播讲解：代码案例讲解
| | └──目录.png 20.82kb | ├──第16章 动态词向量与ELMo技术
| | ├──1.词向量的回顾
| | ├──2.基于语言模型的词向量训练
| | ├──3.ELMo模型讲解
| | ├──4.代码实战：利用ELMo训练词向量
| | └──目录.png 90.28kb | ├──第17章 注意力机制与Transformer
| | ├──1.注意力机制介绍
| | ├──2.计算机视觉中的注意力机制
| | ├──3.序列模型中的注意力机制
| | ├──4.自注意力机制与Transformer
| | ├──5.代码实战：Transformer代码解读与实战
| | └──目录.png 112.33kb | ├──第18章 Ber t与 AlBert
| | ├──1.Auto.Encoding.vs.Auto.Regressive
| | ├──2.Bert详解
| | ├──3.ALBert详解
| | └──目录.png 41.90kb | ├──第19章 GPT 及 XLNet
| | ├──1.GPT
| | ├──2.AutoRegressive and AutoEncoding
| | ├──3.XLNet
| | └──目录.png 29.76kb | ├──第20章 命名实体识别和实体消歧
| | ├──1.命名实体识别概论
| | ├──2.命名实体识别不同方法
| | ├──3.实体消歧
| | ├──4.实体统一
| | └──目录.png 110.56kb | ├──第21章 模型压缩
| | ├──0.章节介绍
| | ├──1.auto_regressive.and.auto_encoding
| | ├──2.Quantization
| | ├──3.Archtecture.Design.and.prune
| | ├──4.Knowleadge.Distillation
| | └──目录.png 56.13kb | ├──第22章 关系抽取
| | ├──1.信息抽取介绍
| | ├──2.关系抽取介绍
| | ├──3.基于规则的关系抽取
| | ├──4.基于监督学习的关系抽取
| | └──目录.png 107.73kb | ├──第23章 依存文法分析
| | ├──1.从语法分析到依存文法分析
| | ├──2.依存文法的语法和结构
| | ├──3.基于图的依存文法分析
| | ├──4.Transition-based.依存文法分析
| | ├──5.其他依存文法分析和应用
| | └──目录.png 85.94kb | ├──第24章 知识图谱
| | ├──1.知识图谱概论
| | ├──2.知识图谱构建与存储
| | ├──3.知识图谱的流程和设计
| | ├──4.基于知识图谱的金融反欺诈
| | └──目录.png 89.88kb | ├──第25章 图神经网络
| | ├──1.卷积神经网络的回顾
| | ├──2.图神经网络发展历程
| | ├──3.设计图中的卷积操作
| | ├──4.图中的信息传递
| | ├──5.图卷积神经网络
| | └──目录.png 81.65kb | ├──第26章 图卷积网络与其他应用
| | ├──1 Edge-embedding Methods
| | ├──2 Relational data model
| | ├──3 推荐系统的应用
| | ├──4 含有Attention机制图卷积模型
| | ├──5 图像领域的应用
| | └──目录.png 83.21kb | ├──第27章 贝叶斯相关
| | ├──1 贝叶斯基础
| | ├──2 贝叶斯版本的朴素贝叶斯
| | ├──3 主题模型
| | └──目录.png 66.61kb | ├──课程资料
| | └──course-info-master.zip 45.37M | ├──目录.png 617.26kb | ├──一手.jpg 473.85kb | └──一手.png 112.15kb └──无密
| ├──13.模块十三：Kubernetes 集群联邦和 Istio 多集群管理
| | ├──1. Kubernetes 集群联邦和 Istio 多集群管理 · 第一课.mp4 479.34M | | ├──2. Kubernetes 集群联邦和 Istio 多集群管理 · 第二课.mp4 250.61M | | └──模块十三：Kubernetes 集群联邦和 Istio 多集群管理.pdf 6.44M | ├──14.模块十四：基于 Kubernetes 和 Istio 的安全保证
| | ├──1. 基于 Kubernetes 和 Istio 的安全保证 · 第一课.mp4 459.05M | | ├──2. 基于 Kubernetes 和 Istio 的安全保证 · 第二课.mp4 575.95M | | └──模块十四：基于 Kubernetes 和 Istio 的安全保证.pdf 7.80M | ├──15.模块十五：微服务项目的开发和部署案例
| | ├──1. 微服务项目的开发和部署案例.mp4 487.93M | | └──模块十五：微服务项目的开发和部署案例.pdf 2.79M | ├──Kali安全高级工程师进阶班
| | └──K-VIP-2105进阶班
| ├──Kali零基础 Web 安全渗透工程师实战就业班
| | └──K-VIP-2105就业班
| ├──[Hh] BZ-人工智能 20220118解密
| | ├──01-人工智能基础-快速入门
| | ├──02-人工智能基础-python基础
| | ├──03-人工智能基础-python科学计算和可视化
| | ├──04-人工智能基础-高等数学知识强化
| | ├──05-机器学习-线性回归
| | ├──06-机器学习-线性分类
| | ├──07-机器学习-无监督学习
| | ├──08-机器学习-决策树系列
| | ├──09-机器学习-概率图模型
| | ├──10-机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
| | ├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
| | ├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
| | ├──13-深度学习-原理和进阶
| | ├──14-深度学习-图像识别原理
| | ├──15-深度学习-图像识别项目实战
| | ├──16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
| | ├──17-深度学习-语义分割原理和实战
| | ├──18-深度学习-人脸识别项目实战
| | ├──19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
| | ├──20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
| | ├──21-深度学习-OCR文本识别
| | ├──22-深度学习-语音识别【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | ├──23-深度学习-知识图谱【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | ├──24-【加课】Pytorch项目实战
| | ├──25-【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | ├──26-【加课】Linux环境编程基础
| | ├──27-【加课】算法与数据结构
| | ├──28-【加课】C++基础【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | ├──29-【加课】计算机图形学机器视觉实战【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | ├──30-【加课】 ROS智能机器人操作系统【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | ├──31-【加课】 强化学习【2021新增 未更新。。。持续更新】
| | └──32-【加课】 图神经网络【2021新增 未更新。。。持续更新】
| └──自然语言处理精英训练营 | | ├──第00章 直播部分
| | ├──第01章 自然语言处理概述
| | ├──第02章 数据结构与算法基础
| | ├──第03章 机器学习基础 - 逻辑回归
| | ├──第04章 模型的泛化
| | ├──第05章 文本处理
| | ├──第06章 文本表示
| | ├──第07章 豆瓣评论的情感预测
| | ├──第08章 词向量技术
| | ├──第09章 搭建智能问答系统
| | ├──第10章 语言模型
| | ├──第11章 深度学习基础
| | ├──第12章 Pytorch
| | ├──第13章 RNN与LSTM
| | ├──第14章 Seq2Seq模型
| | ├──第15章 智能营销文案生成
| | ├──第16章 动态词向量与ELMo技术
| | ├──第17章 注意力机制与Transformer
| | ├──第18章 Ber t与 AlBert
| | ├──第19章 GPT 及 XLNet
| | ├──第20章 命名实体识别和实体消歧
| | ├──第21章 模型压缩
| | ├──第22章 关系抽取
| | ├──第23章 依存文法分析
| | ├──第24章 知识图谱
| | ├──第25章 图神经网络
| | ├──第26章 图卷积网络与其他应用
| | ├──第27章 贝叶斯相关

课程已完结