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自然语言处理(NLP)

关注度:500   编号:265555
举办时间:
  • 深圳 2019-10-24
自然语言处理(NLP)
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自然语言处理(NLP)课程,旨在帮助对自然语言处理进行全面的剖析,并给从业人员进行自然语言指导以启迪;了解关键词提取文本分类的方法,以及NLP基础;深度学习相应的算法和技术,对语言的处理进行基础性的了解和深入学习,识得自然语言的魅力。
自然语言文本分类深度学习案例分析

自然语言处理(NLP)课程特色与背景

一、 培训收益
   课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:
1.掌握NLP基础;
2.关键词提取与文本分类方法
3.文本向量化与句法分析方法
4.NLP与深度学习
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人工智能:走进企业的体验式学习  北京 2018/8/23(3天)

人工智能:走进企业的体验式学习培训,阐述人工智能中最关键的深度学习神经网络理论,然后全体学员?#40644;?#36208;进某国家工程实验室,与第一线人工智能技术人员进行面对面交流?#25945;鄭?#19981;仅理解人工智能技术,更提升一种获取知识的能力,是一?#25351;?#24191;博的能力提升,这也是本课程最重要的宗旨。

技术的相应算法;
5.理解并掌握Tensorflow框架。
二、 培训特色
   本次培训从实战的角度对自然语言处理(NLP)进行了全面的剖析,并结合?#23548;?b id='Key_Title_3'>案例分析
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全面项目管理  北京 2018/8/22(3天)

全面项目管理课程培训,以美国项目管理协会PMI的《项目管理知识体系指南》PMBOK为核心内容,通过大量的?#23548;?#26696;例分析和练习,使参加者理解并掌握国际先进的项目管理模式、方法、工具和技能,规范企业的项目管理行为,快速提高企业的项目管理水平。

?#34892;?#27807;通技巧  苏州 2018/8/22(1天)

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财务法律必备与合同审核课程  武汉 2018/8/23(2天)

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和?#25945;諲LP的应用场景,给NLP相关从业人员以指导和启迪。

课程大纲

日程
培训模块
培训内容
第一天
上午
NLP入门与基础介绍(一)
1.   NLP的基本概念
2.   NLP的发展历程
3.   NLP主要研究方向
1)   句法语义分析
2)   信息抽取
3)   文本挖掘
4)   机器翻译
5)   信息检索
6)   问答系统
7)   对话系统
第一天
下午
NLP入门与基础介绍(二)
4.   NLP的基础
1)   分词
2  正向最大匹配算法
2  逆向最大匹配算法
2  双向最大匹配算法
2  基于N-gram语言模型的分词
2  基于HMM的分词方法
2  基于CRF的分词法法
2)   文本基本处理
2  文本提取
2  正在表达式
2  本文统计
3)   词?#21592;?#27880;
2  基于最大熵的词?#21592;?#27880;
2  基于统计最大概率输出词性
2  基于HMM词?#21592;?#27880;
2  基于CRF的词?#21592;?#27880;
4)   命名实体识别
2  基于CRF的命名实体识别
5.   案例
1)   在线中文分词系统实战
2)   命名实体识别接口开发
3)   基于词?#21592;?#27880;的关键词提取
第二天
上午
关键词提取与文本分类(一)
1.   关键词提取概述
2.   关键词提取算法
1)   TF-IDF
2)   LSA/LSI算法
3)   PLSA算法
4)   LDA算法
第二天
下午
关键词提取与文本分类(二)
3.   文本分类算法
1)   朴素贝叶斯
2)   线性分类器
3)   支持向量机
4)   Bagging模型
5)   Boosting模型
6)   浅层神经网络
4.   案例
1)   新闻主题提取
2)   新闻分类实战
第三天
上午
文本向量化与句法分析(一)
1.   文本向量化概述
2.   文本向量化常用算法
1)   词袋算法
2)   HashTF算法
3)   Word2Vec算法
4)   Glove算法
第三天
下午
文本向量化与句法分析(二)
3.   句法分析概述
4.   句法分析常用算法
1)   PCFG算法
2)   条件随机场算法
5.   案例
1)   文本情感分析的开发示例
2)   基于?#26469;?#21477;法分词的问句相似度计算
第四天
上午
NLP与深度学习(一)
1.   深度学习概述
1)   神经网络
2)   损失函数
3)   梯度下降
2.   深度学习常用算法
1)   CNN
2)   RNN
3)   GRU
4)   LSTM
第四天
下午
NLP与深度学习(二)
3.   Tensorflow框架学习
1)   Tensorflow简介
2)   Tensorflow安装
3)   Tensorflow基础使用
2  图(graphs)
2  会话(session)
2  张量(tensor)
2  变量(Variable)
4)   Tensorflow线性回归以及分类的简单使用
5)   Tensorflow中各种优化器的介绍
4.   案例
1)   基于CNN的文本分类
2)   基于RNN的歌词生成
3)   基于LSTM的机器翻译
4)   基于Seq2Seq的问答系统
第五天
?#30340;?#32463;验交流

课程主讲

覃老师  
   上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程?#23548;?#26366;使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能?#23548;?#39033;目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同?#26412;?#26377;多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。
杨老师
   计算机博士,目前就职于中科院某研究所,长期从事深度学习与机器学习研究工作,在NLP与CV领域有很深造诣,主持多项科技专项,并带领团队深入一线研发并落地,XXX视?#23548;?#25511;与分析系?#22330;XX舆情监控系?#22330;XX智能对话系统及 XXX森林防火无人机跟?#21335;低车取?#30003;请发明专利2项、部级科技进步二等奖一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。
赵老师  
   计算机博士,目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析?#21462;?#20027;持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。?#35328;凇?#31649;理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇,其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能(第四版)》、《商务智能 数据分析的管理视角(第三版)》、《数据挖掘实用案例集》等多部。
备  注

课程费用:9800元/人(含培训费、场地费、?#38469;?#35777;书费、资料费、学习期间午餐),食宿可统一?#25165;牛?#36153;用自理。请学员带身份证?#20174;?#20214;一张。

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  • 网上填写报名表 -> 书面确认并缴费 -> 参加培训
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  • 深圳 0755-61624059    上海 021-51686940    北京 010-58043505
  • 电子?#22987;?/li>
  • kf#cnbm.net.cn    fy1288#vip.163.com(发?#22987;?#26102;请将#改为@)
课程主题:
自然语言处理(NLP)
课程编号:265555 
*开课计划:
  • 深圳 2019-10-24
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