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[大数据/AI实战/云计算] Ai桥梁-NLP核心能力提升 CNN+RNN+Transformer与BERT+机器/深度学习+高级Ai人工智能

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Ai桥梁-NLP核心能力提升 CNN+RNN+Transformer与BERT+机器/深度学习+高级Ai人工智能


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===============课程章节目录===============

第1章 语言模型与语法树
第2章 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
第3章 动态规划与编辑距离
第4章 自然语言理解初步
第5章 经典机器学习一
第6章 深度学习
第7章 经典机器学习二
第8章 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习
第9章 word2vec
第10章 CNN卷积神经网络
第11章 RNN循环神经网络
第12章 Transformer与BERT,大规模预训练问题
第13章 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
第14章 高级人工智能知识

===============课程详细目录===============


(1)\第10章 CNN卷积神经网络
├─lecture-10.pdf
├─核心优秀作业1-liuhc--homework10.zip
├─第一十章第1节: CNN卷积神经网络.mp4
(2)\第11章 RNN循环神经网络;目录中文件数:3个
├─lecture-11.pdf
├─核心优秀作业1-liuhc--homework11.zip
├─第一十一章第1节: RNN循环神经网络.mp4
(3)\第12章 Transformer与BERT,大规模预训练问题;目录中文件数:2个
├─lecture-12.pdf
├─第一十二章第1节: Transformer与BERT,大规模预训练问题.mp4
(4)\第13章 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成;目录中文件数:3个
├─lecture-13.pptx.zip
├─优秀作业13-郭晟晔-
├─第一十三章第1节: 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4
(5)\第14章 高级人工智能知识;目录中文件数:3个
├─lecture-14.pptx.zip
├─优秀作业14--画圈圈.zip
├─第一十四章第1高级人工智能知识.mp4
(6)\第1章 语言模型与语法树;目录中文件数:7个
├─Lecture-1.pptx
├─lesson_1class.zip
├─优秀作业推荐-核心lesson01-.zip
├─作业数据集.zip
├─数据集.zip
├─第一章第1节: 语言模型与语法树.mp4
├─第一节课作业.zip
(7)\第2章 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策;目录中文件数:6个
├─Assignment_02.zip
├─Lecture_02.zip
├─Lecture_2 copy.pptx
├─Lecture_2.pptx
├─优秀作业.docx
├─第二章第1节: 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策.mp4
(8)\第3章 动态规划与编辑距离;目录中文件数:5个
├─Assignment_3.zip
├─Lecture_3.zip
├─Lecture_3_new.pptx
├─核心课lesson03优秀作业-吴.zip
├─第三章第1节: 动态规划与编辑距离.mp4
(9)\第4章 自然语言理解初步;目录中文件数:6个
├─Assignment_4.zip
├─Lecture_3.zip
├─核心Lesson04优秀作业_wu20200923.zip
├─第四章第1节: 自然语言理解初步.mp4
├─第四课 copy.pptx
├─第四课.pptx
(10)\第5章 经典机器学习一;目录中文件数:3个
├─lecture5-zhang(1).pdf
├─核心优秀作业5-18511858245.zip
├─第五章第1节: 经典机器学习一.mp4
(11)\第6章 深度学习;目录中文件数:2个
├─lecture6.pptx
├─第六章第1节: 深度学习.mp4
(12)\第7章 经典机器学习二;目录中文件数:3个
├─lecture7.pdf
├─神经网络工具代码的github地址.docx
├─第七章第1节: 经典机器学习二.mp4
(13)\第8章 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习;目录中文件数:3个
├─lecture-8(1).pptx
├─lecture-8.pptx
├─第八章第1节: 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习.mp4
(14)\第9章 word2vec;目录中文件数:5个
├─lecture-10.pdf
├─lecture-9(1).pptx
├─lecture-9(2).pptx
├─核心lesson09优秀作业1-liuhc-
├─第九章第1节: word2vec.mp4


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谢谢楼主共享资料,努力学习,努力下载中。

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终于找到组织了,大力支持!

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