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贪心学院:NLP自然语言处理集训营,从入门到精通(Al、机器学习、数据挖掘、算法工程师) 价值15998元(精品)

欢迎来到[第一期]NLP训练营

本套课程来自贪心学院:NLP自然语言处理集训营,从入门到精通,四个月助你成为NLP工程师,课程官方售价15998元,课程定位培养满足岗位要求的Al人才,对应输出岗位:NLP工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。课程价值较高。

课程由贪心学院院长,李文哲主讲,课程需要由一定Python编程基础,如果没有也没关系,本站由众多Python课程,祝您学习成功!

文章底部附完整版下载地址,共407节,33G。如链接失效,请评论告知。

关于NLP训练营

这套课程适合:

有一定Python编程基础的学员,但不需要NLP相关基础;
想找自然语言处理/算法相关工作的学员;
试图学好但缺乏正确指点的学员;
想转型从事AI工作的学员。

毕业条件
·完成9个课程项目(每个5小时~15小时);
·完成聊天机器人项目(40-80小时);
·完成Capstone项目(40-100小时);
·完成至少6篇技术博文的写作;
·个人github项目满足学院的要求;
·通过期中,期末考试,完成一周一次Quiz;
·提交不定期布置的论文的阅读总结;
·制作满足要求的简历。

完成本课程,你会:
·具备绝大部分NLP/算法岗位要求的技能·深入地理解自然语言处理技术原理以及应用;
·对于工作中遇到的NLP项目,懂得怎么一步步完成;
·提高独立思考能力,解决问题能力;
·极大提升动手能力;
·懂得怎么写技术文章,表达自己的想法。
课程官方地址:https://www.greedyai.com/course/93

课程文件目录:

贪心学院-NLP自然语言处理集训营-入门与实战课程 [33G]
┣━━1-50 [4.2G]
┃ ┣━━任务001: 自然语言处理训练营.mp4 [61.8M]
┃ ┣━━任务002: 训练营介绍 课程体系介绍.mp4 [31.2M]
┃ ┣━━任务003: NLP定义以及歧义性.mp4 [23.9M]
┃ ┣━━任务004: 案例:机器翻译01.mp4 [59.9M]
┃ ┣━━任务005: 案例:机器翻译02.mp4 [59.7M]
┃ ┣━━任务006: NLP的应用场景.mp4 [18.5M]
┃ ┣━━任务007: NLP的关键技术.mp4 [44.7M]
┃ ┣━━任务008: 算法复杂度介绍.mp4 [61.1M]
┃ ┣━━任务009: 课后答疑.mp4 [62.7M]
┃ ┣━━任务010: 简单的复杂度的回顾.mp4 [9.9M]
┃ ┣━━任务011: 归并排序.mp4 [32.3M]
┃ ┣━━任务012: Master Theorem.mp4 [50.9M]
┃ ┣━━任务013: 斐波那契数的时间复杂度.mp4 [41.7M]
┃ ┣━━任务014: 斐波那契数的空间复杂度.mp4 [40.3M]
┃ ┣━━任务015:斐波那契数的循环实现.mp4 [23.4M]
┃ ┣━━任务016: P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4 [42.1M]
┃ ┣━━任务017:问答系统介绍.mp4 [106M]
┃ ┣━━任务018:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4 [45.3M]
┃ ┣━━任务019:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4 [64.3M]
┃ ┣━━任务020:文本处理的流程.mp4 [28.6M]
┃ ┣━━任务021:分词-前向最大匹配.mp4 [66.3M]
┃ ┣━━任务022:分词-后向最大匹配.mp4 [32.2M]
┃ ┣━━任务023:分词-考虑语言模型.mp4 [63.5M]
┃ ┣━━任务024:分词-维特比算法.mp4 [114.8M]
┃ ┣━━任务025:拼写错误纠正.mp4 [86M]
┃ ┣━━任务026: 拼写纠错(2).mp4 [79.1M]
┃ ┣━━任务027:拼写纠错(3).mp4 [142.5M]
┃ ┣━━任务028:停用词过滤,Stemming操作.mp4 [128.6M]
┃ ┣━━任务029: 文本的表示.mp4 [142.8M]
┃ ┣━━任务030:文本的相似度.mp4 [199.1M]
┃ ┣━━任务031:tf-idf 文本表示.mp4 [186.7M]
┃ ┣━━任务032:词向量介绍.mp4 [247.7M]
┃ ┣━━任务033:学习词向量.mp4 [209.2M]
┃ ┣━━任务034:倒排表.mp4 [216.7M]
┃ ┣━━任务035:Noisy Channel Model.mp4 [68M]
┃ ┣━━任务036:语言模型介绍.mp4 [24.3M]
┃ ┣━━任务037:Chain Rule和Markov Assumption.mp4 [127.4M]
┃ ┣━━任务038:Unigram, Bigram, N-gram.mp4 [52.6M]
┃ ┣━━任务039:估计语言模型的概率.mp4 [92.8M]
┃ ┣━━任务040:评估语言模型:Perplexity.mp4 [93.9M]
┃ ┣━━任务041:Add-one Smoothing.mp4 [51.8M]
┃ ┣━━任务042:Add-K Smoothing.mp4 [33.5M]
┃ ┣━━任务043:Interpolation.mp4 [44.4M]
┃ ┣━━任务044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.mp4 [56.6M]
┃ ┣━━任务045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.mp4 [44.2M]
┃ ┣━━任务046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.mp4 [49.4M]
┃ ┣━━任务047:Lesson6直播.mp4 [466.5M]
┃ ┣━━任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4 [51.7M]
┃ ┣━━任务049:02Good-Turning Smoothing.mp4 [136.2M]
┃ ┗━━任务050:03利用语言模型生成句子.mp4 [93.4M]
┣━━51-100 [2.1G]
┃ ┣━━任务051:04专家系统与基于概率统计学习.mp4 [44.3M]
┃ ┣━━任务052:05专家系统介绍.mp4 [131.7M]
┃ ┣━━任务053:06逻辑推理.mp4 [94.8M]
┃ ┣━━任务054:07Case Study 风控.mp4 [33M]
┃ ┣━━任务055:08一些难题.mp4 [67.7M]
┃ ┣━━任务056:09机器学习介绍01.mp4 [105.7M]
┃ ┣━━任务057:10机器学习介绍02.mp4 [89.2M]
┃ ┣━━任务058:11朴素贝叶斯介绍.mp4 [121M]
┃ ┣━━任务059:12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4 [124M]
┃ ┣━━任务060:lambda表达式.mp4 [10.1M]
┃ ┣━━任务061:map函数的应用.mp4 [14.3M]
┃ ┣━━任务062:filter过滤器.mp4 [11.6M]
┃ ┣━━任务063:reduce函数.mp4 [11.9M]
┃ ┣━━任务064:python三大推导式.mp4 [23.9M]
┃ ┣━━任务065:闭包.mp4 [22.2M]
┃ ┣━━任务066:装饰器一.mp4 [12.6M]
┃ ┣━━任务067:装饰器二.mp4 [27.7M]
┃ ┣━━任务068:初识numpy.mp4 [12.5M]
┃ ┣━━任务069:numpy数组的创建.mp4 [30.5M]
┃ ┣━━任务070:numpy的矢量化运算.mp4 [13.7M]
┃ ┣━━任务071:numpy的花式索引.mp4 [38.6M]
┃ ┣━━任务072:numpy数组转置和轴对换.mp4 [24.7M]
┃ ┣━━任务073:条件逻辑转数组.mp4 [21.4M]
┃ ┣━━任务074:数学运算与排序.mp4 [23.4M]
┃ ┣━━任务075:numpy文件处理.mp4 [26.7M]
┃ ┣━━任务076:线性代数函数和随机漫步例子.mp4 [20.1M]
┃ ┣━━任务077:词性标注-实战(1).mp4 [52.5M]
┃ ┣━━任务078:词性标注–实战(2).mp4 [138M]
┃ ┣━━任务079:词性标注-实战(3).mp4 [62.7M]
┃ ┣━━任务080:词性标注-实战(4).mp4 [98.3M]
┃ ┣━━任务081:词性标注-实战(5).mp4 [27.4M]
┃ ┣━━任务082:初识series类型.mp4 [26.5M]
┃ ┣━━任务083:初识dataframe.mp4 [34.9M]
┃ ┣━━任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.mp4 [29.4M]
┃ ┣━━任务085:dataframe和series之间的运算和排序.mp4 [20.8M]
┃ ┣━━任务086:层次化索引.mp4 [30M]
┃ ┣━━任务087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4 [27M]
┃ ┣━━任务088:pandas读写csv文件.mp4 [31.8M]
┃ ┣━━任务089:pandas读取excel文件并画图.mp4 [23.5M]
┃ ┣━━任务090:matplotlib可视化及学习方法建议.mp4 [38.3M]
┃ ┣━━任务091:虚拟环境的搭建.mp4 [18M]
┃ ┣━━任务092:创建第一个爬虫项目.mp4 [29.1M]
┃ ┣━━任务093:调试运行爬虫程序.mp4 [20.7M]
┃ ┣━━任务094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4 [50.5M]
┃ ┣━━任务095:访问首页列表中的url .mp4 [36.3M]
┃ ┣━━任务096:获取帖子标题和内容.mp4 [53.9M]
┃ ┣━━任务097:处理帖子内容中的特殊标签.mp4 [36M]
┃ ┣━━任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4 [43.2M]
┃ ┣━━任务099:爬虫的bug调试与修复.mp4 [44.1M]
┃ ┗━━任务100:数据持久化代码开发.mp4 [57.2M]
┣━━101-150 [3.9G]
┃ ┣━━任务101:数据入库.mp4 [87.9M]
┃ ┣━━任务102:importance sample negtive sample nce-01.mp4 [65.5M]
┃ ┣━━任务103:importance sample negtive sample nce-02.mp4 [75.3M]
┃ ┣━━任务104:importance sample negtive sample nce-03.mp4 [78.2M]
┃ ┣━━任务105:精确率和召回率.mp4 [176.1M]
┃ ┣━━任务106: 逻辑回归介绍.mp4 [180.8M]
┃ ┣━━任务107: 逻辑回归是线性分类器.mp4 [42.1M]
┃ ┣━━任务108: 逻辑回归的目标函数.mp4 [109.9M]
┃ ┣━━任务109: 梯度下降法.mp4 [142.2M]
┃ ┣━━任务110: 逻辑回归的梯度下降法.mp4 [226.6M]
┃ ┣━━任务111: 当线性可分的时候.mp4 [9.9M]
┃ ┣━━任务112: 关于面试的话题-01.mp4 [35.7M]
┃ ┣━━任务113: 关于面试的话题-02.mp4 [44.2M]
┃ ┣━━任务114: 关于面试的话题-03.mp4 [37.1M]
┃ ┣━━任务115: 直播-01.mp4 [21M]
┃ ┣━━任务116: 直播-02.mp4 [18.8M]
┃ ┣━━任务117: 直播-03.mp4 [19M]
┃ ┣━━任务118: 直播-04.mp4 [30.4M]
┃ ┣━━任务119: 直播-05.mp4 [17M]
┃ ┣━━任务120: 直播-06.mp4 [27.9M]
┃ ┣━━任务121: 直播-07.mp4 [11.7M]
┃ ┣━━任务122: 直播-08.mp4 [51.7M]
┃ ┣━━任务123: 直播-09.mp4 [31.5M]
┃ ┣━━任务124: 直播-10.mp4 [28.5M]
┃ ┣━━任务125: 直播-11.mp4 [29.2M]
┃ ┣━━任务126: 当数据线性可分割的时候.mp4 [41.6M]
┃ ┣━━任务127: 限制参数变得太大.mp4 [107.8M]
┃ ┣━━任务128: 模型复杂度与过拟合.mp4 [271.1M]
┃ ┣━━任务129: 怎么避免过拟合.mp4 [51.5M]
┃ ┣━━任务130: 正则介绍.mp4 [75.8M]
┃ ┣━━任务131: L1 VS L2.mp4 [233.7M]
┃ ┣━━任务132: review 数据结构串讲-01.mp4 [58M]
┃ ┣━━任务133: review 数据结构串讲-02.mp4 [60.5M]
┃ ┣━━任务134: Affective Computing & 情绪识别实战.mp4 [152.9M]
┃ ┣━━任务135: 交叉验证(1).mp4 [16.2M]
┃ ┣━━任务136: 交叉验证(2).mp4 [47.3M]
┃ ┣━━任务137: 正则的作用.mp4 [21.5M]
┃ ┣━━任务138: MLE VS MAP介绍.mp4 [25.7M]
┃ ┣━━任务139: 正则的使用.mp4 [56.7M]
┃ ┣━━任务140: 交叉验证.mp4 [99.4M]
┃ ┣━━任务141: 参数搜索策略.mp4 [135.2M]
┃ ┣━━任务142: 高级:正则的灵活应用.mp4 [173.5M]
┃ ┣━━任务143: 总结.mp4 [29.7M]
┃ ┣━━任务144: MLE与MAP.mp4 [206.9M]
┃ ┣━━任务145: Lasso Regression介绍.mp4 [45.4M]
┃ ┣━━任务146: 特征选择技术.mp4 [168.1M]
┃ ┣━━任务147: LASSO介绍.mp4 [77.8M]
┃ ┣━━任务148: Coordinate Descent.mp4 [61M]
┃ ┣━━任务149: Coordinate Descent for LASSO.mp4 [145.7M]
┃ ┗━━任务150: 其他LASSO Solver.mp4 [21.4M]
┣━━151-200 [3.7G]
┃ ┣━━任务151: 变分推断 指数族家族 lda.mp4 [175.2M]
┃ ┣━━任务152: Optimization.mp4 [29.5M]
┃ ┣━━任务153: Optimization is Everywhere.mp4 [49.6M]
┃ ┣━━任务154: Optimization – Categories.mp4 [20.4M]
┃ ┣━━任务155: Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4 [8.4M]
┃ ┣━━任务156: 判断一个函数是凸函数.mp4 [59.6M]
┃ ┣━━任务157: 解决一个具体问题1.mp4 [44M]
┃ ┣━━任务158: 解决一个具体问题2.mp4 [76M]
┃ ┣━━任务159: 回顾凸函数.mp4 [23.9M]
┃ ┣━━任务160: 介绍Set Cover Problem.mp4 [30.5M]
┃ ┣━━任务161: Approach1- Exhaustive Search.mp4 [30.1M]
┃ ┣━━任务162: Approach2-贪心算法.mp4 [43.9M]
┃ ┣━━任务163: Approach3-Optimization.mp4 [150.3M]
┃ ┣━━任务164: 总结.mp4 [39.6M]
┃ ┣━━任务165: 回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4 [13.1M]
┃ ┣━━任务166: 梯度下降法的复杂度.mp4 [16.3M]
┃ ┣━━任务167: 梯度下降法的收敛分析.mp4 [84.1M]
┃ ┣━━任务168: 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4 [138.4M]
┃ ┣━━任务169: 收敛性推导.mp4 [244.2M]
┃ ┣━━任务170: Linear Classifier.mp4 [97.9M]
┃ ┣━━任务171:Margin的计算.mp4 [75.5M]
┃ ┣━━任务172:SVM的目标函数:Hard constraint.mp4 [45.2M]
┃ ┣━━任务173: SVM的目标函数:Soft constraint.mp4 [108.5M]
┃ ┣━━任务174: Hinge Loss.mp4 [149.4M]
┃ ┣━━任务175: Primal-Dual介绍.mp4 [48M]
┃ ┣━━任务176: attention transformer bert-01.mp4 [187.2M]
┃ ┣━━任务177: attention transformer bert-02.mp4 [115.2M]
┃ ┣━━任务178: Capstone项目介绍.mp4 [133.4M]
┃ ┣━━任务179: LinearSVM的缺点.mp4 [45.6M]
┃ ┣━━任务180: 数据映射到高维.mp4 [83.8M]
┃ ┣━━任务181: 拉格朗日-等号条件处理.mp4 [104M]
┃ ┣━━任务182: 拉格朗日-不等号条件处理.mp4 [94.2M]
┃ ┣━━任务183: KKT条件.mp4 [32.6M]
┃ ┣━━任务184: SVM的KKT条件.mp4 [44.7M]
┃ ┣━━任务185: Primal-Dual介绍.mp4 [72.1M]
┃ ┣━━任务186: SVM的Dual推导.mp4 [95.6M]
┃ ┣━━任务187: Kernel Trick.mp4 [152.4M]
┃ ┣━━任务188: 信息抽取介绍 直播.mp4 [144M]
┃ ┣━━任务189: 命名实体识别介绍.mp4 [55M]
┃ ┣━━任务190: 简历分析场景.mp4 [7.1M]
┃ ┣━━任务191: 搭建NER分类器.mp4 [34.4M]
┃ ┣━━任务192: 方法介绍.mp4 [2.9M]
┃ ┣━━任务193: 基于规则的方法.mp4 [3.7M]
┃ ┣━━任务194: 投票决策方法.mp4 [21.9M]
┃ ┣━━任务195: 特征工程与特征表示01.mp4 [127.8M]
┃ ┣━━任务196: 特征工程与特征表示02.mp4 [84.9M]
┃ ┣━━任务197: 问答.mp4 [127.4M]
┃ ┣━━任务198: 信息抽取介绍.mp4 [186.1M]
┃ ┣━━任务199: Ontological Relation.mp4 [34.7M]
┃ ┗━━任务200: 关系抽取方法介绍.mp4 [39.3M]
┣━━201-250 [3.5G]
┃ ┣━━任务201: 基于规则的方法.mp4 [123.1M]
┃ ┣━━任务202: 基于监督学习的方法.mp4 [246.1M]
┃ ┣━━任务203: cnn rnn transformer对比-01.mp4 [53.3M]
┃ ┣━━任务204: cnn rnn transformer对比-02.mp4 [58.6M]
┃ ┣━━任务205: 关系抽取.mp4 [91.2M]
┃ ┣━━任务206: bootstrap算法的缺点.mp4 [18.2M]
┃ ┣━━任务207: SnowBall算法.mp4 [70.1M]
┃ ┣━━任务208: 生成模板.mp4 [52.8M]
┃ ┣━━任务209: 生成tuple与模板评估.mp4 [55.6M]
┃ ┣━━任务210: 评估记录+过滤.mp4 [69.5M]
┃ ┣━━任务211: SnowBall总结.mp4 [23.6M]
┃ ┣━━任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4 [55.3M]
┃ ┣━━任务213:实体消歧算法.mp4 [74.2M]
┃ ┣━━任务214:Entity Resolution(实体统一).mp4 [52.5M]
┃ ┣━━任务215:实体统一算法.mp4 [169.2M]
┃ ┣━━任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4 [90M]
┃ ┣━━任务217: 什么是句法分析.mp4 [73.7M]
┃ ┣━━任务218: 句法分析的应用.mp4 [29.1M]
┃ ┣━━任务219: 语法.mp4 [85.2M]
┃ ┣━━任务220: PCFG.mp4 [24.1M]
┃ ┣━━任务221: 评估语法树.mp4 [77.1M]
┃ ┣━━任务222: 寻找最好的树.mp4 [13.5M]
┃ ┣━━任务223: CNF Form.mp4 [150.5M]
┃ ┣━━任务224: CKY算法.mp4 [256.5M]
┃ ┣━━任务225: 时序模型.mp4 [33.5M]
┃ ┣━━任务226: HMM的介绍.mp4 [30.5M]
┃ ┣━━任务227: HMM的应用例子.mp4 [151.9M]
┃ ┣━━任务228: HMM的参数.mp4 [121.7M]
┃ ┣━━任务229: HMM中的Inference问题.mp4 [239.8M]
┃ ┣━━任务230: HMM中的F B算法1.mp4 [156.9M]
┃ ┣━━任务231: HMM中的F B算法2.mp4 [117.6M]
┃ ┣━━任务232: HMM中的F B算法3.mp4 [98.9M]
┃ ┣━━任务233: Data Representation.mp4 [20.9M]
┃ ┣━━任务234: Latent Variable Models.mp4 [45.6M]
┃ ┣━━任务235: Complete vs Incomplete Case.mp4 [11.2M]
┃ ┣━━任务236: MLE for Complete and Incomplete Case.mp4 [14M]
┃ ┣━━任务237: EM Derivation.mp4 [80.1M]
┃ ┣━━任务238: Remarks on EM.mp4 [6.1M]
┃ ┣━━任务239: K-means.mp4 [14.4M]
┃ ┣━━任务240: K-means Cost Function.mp4 [40.2M]
┃ ┣━━任务241: MLE for GMM.mp4 [32.4M]
┃ ┣━━任务242:模拟面试(mp3)-01.mp3 [37.9M]
┃ ┣━━任务243:模拟面试(mp3)-02.mp3 [33.5M]
┃ ┣━━任务244: HMM中的参数.mp4 [69.7M]
┃ ┣━━任务245: Complete vs Incomplete Case.mp4 [15.7M]
┃ ┣━━任务246: Complete Case.mp4 [68.4M]
┃ ┣━━任务247: Incomplete Case.mp4 [21.5M]
┃ ┣━━任务248: EM算法回顾.mp4 [44.3M]
┃ ┣━━任务249: F B算法回顾.mp4 [38.7M]
┃ ┗━━任务250: 估计PI.mp4 [71M]
┣━━251-300 [4.4G]
┃ ┣━━任务251: 估计B.mp4 [110.2M]
┃ ┣━━任务252: 估计A.mp4 [350M]
┃ ┣━━任务253: 公司实际项目串讲-01.mp4 [44.6M]
┃ ┣━━任务254: 公司实际项目串讲-02.mp4 [82.9M]
┃ ┣━━任务255: 公司实际项目串讲-03.mp4 [91.5M]
┃ ┣━━任务256: 有向图与无向图模型.mp4 [147.3M]
┃ ┣━━任务257: 生成模型与判别模型.mp4 [10.1M]
┃ ┣━━任务258: Log-Linear Model.mp4 [31.4M]
┃ ┣━━任务259: Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4 [165.8M]
┃ ┣━━任务260: CRF介绍.mp4 [88.5M]
┃ ┣━━任务261: Inference问题.mp4 [87.4M]
┃ ┣━━任务262: 参数估计.mp4 [327.1M]
┃ ┣━━任务263: wordvector词向量.mp4 [30.7M]
┃ ┣━━任务264: Global Generation of Distributed Representation.mp4 [54.7M]
┃ ┣━━任务265: How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4 [7M]
┃ ┣━━任务266: Skip-Gram Model.mp4 [43.6M]
┃ ┣━━任务267: 语料库.mp4 [107.2M]
┃ ┣━━任务268: Word2Vec代码.mp4 [99.5M]
┃ ┣━━任务269: 训练SkipGram问题.mp4 [46.2M]
┃ ┣━━任务270: SkipGram另一种目标函数构建.mp4 [79.3M]
┃ ┣━━任务271: SkipGram的negative sampling.mp4 [292.9M]
┃ ┣━━任务272: 评估词向量.mp4 [79.9M]
┃ ┣━━任务273: 词向量在推荐系统中的应用.mp4 [210.8M]
┃ ┣━━任务274: 梯度提升树.mp4 [73.4M]
┃ ┣━━任务275: 答疑.mp4 [58.7M]
┃ ┣━━任务276: Word2vec.mp4 [42M]
┃ ┣━━任务277: Learning with Subword.mp4 [37.7M]
┃ ┣━━任务278: When subword is needed.mp4 [32.4M]
┃ ┣━━任务279: Learn Embedding from Language Model.mp4 [17.2M]
┃ ┣━━任务280: What are potential solutions.mp4 [16.2M]
┃ ┣━━任务281: Elmo at Glance.mp4 [80.4M]
┃ ┣━━任务282: Category of Word Representation.mp4 [85.6M]
┃ ┣━━任务283: 神经网络介绍.mp4 [84.1M]
┃ ┣━━任务284: 激活函数.mp4 [175.3M]
┃ ┣━━任务285:MLP.mp4 [171.5M]
┃ ┣━━任务286:多层神经网络.mp4 [35.4M]
┃ ┣━━任务287:Universal Approximation Theorem.mp4 [50.1M]
┃ ┣━━任务288:Biological Inspiration.mp4 [31.9M]
┃ ┣━━任务289:回顾神经网络.mp4 [44.6M]
┃ ┣━━任务290: 神经网络的损失函数.mp4 [120.5M]
┃ ┣━━任务291: BP算法的核心流程.mp4 [45.2M]
┃ ┣━━任务292: 对输出层的梯度计算.mp4 [181.2M]
┃ ┣━━任务293: 对隐含层的梯度计算.mp4 [134.3M]
┃ ┣━━任务294:对参数的梯度计算.mp4 [68.8M]
┃ ┣━━任务295: 对BP算法的总结.mp4 [73M]
┃ ┣━━任务296: gradient checking.mp4 [39M]
┃ ┣━━任务297: 深度学习与非凸函数.mp4 [16.3M]
┃ ┣━━任务298: 深度学习中的Plateau.mp4 [28.5M]
┃ ┣━━任务299: SGD的收敛条件.mp4 [66M]
┃ ┗━━任务300: Early Stopping.mp4 [85.9M]
┣━━301-350 [4.6G]
┃ ┣━━任务301: 为什么需要递归神经网络?.mp4 [28.1M]
┃ ┣━━任务302: 递归神经网络介绍.mp4 [140.5M]
┃ ┣━━任务303: 语言模型.mp4 [102.8M]
┃ ┣━━任务304: RNN的深度.mp4 [19.7M]
┃ ┣━━任务305: 梯度爆炸和梯度消失.mp4 [141.5M]
┃ ┣━━任务306: Gradient Clipping.mp4 [38.9M]
┃ ┣━━任务307: LSTM的介绍.mp4 [89.6M]
┃ ┣━━任务308: LSTM的应用.mp4 [56.6M]
┃ ┣━━任务309: Bi-Directional LSTM.mp4 [48.1M]
┃ ┣━━任务310: Gated Recurrent Unit.mp4 [52.2M]
┃ ┣━━任务311: 问答系统讲解01.mp4 [73.9M]
┃ ┣━━任务312: 问答系统讲解02.mp4 [203.1M]
┃ ┣━━任务313: Representation Learning.mp4 [33.4M]
┃ ┣━━任务314: What makes good representation-01.mp4 [130.6M]
┃ ┣━━任务315: What makes good representation-02.mp4 [255.8M]
┃ ┣━━任务316: What makes good representation-03.mp4 [263.2M]
┃ ┣━━任务317: Why Deep.mp4 [39.7M]
┃ ┣━━任务318: Why Deep Learning Hard to Train.mp4 [63.5M]
┃ ┣━━任务319: Ways to Solve Training.mp4 [79.4M]
┃ ┣━━任务320: Dropout 介绍.mp4 [85.9M]
┃ ┣━━任务321: 为什么Dropout防止过拟合现象.mp4 [47.8M]
┃ ┣━━任务322: 机器翻译.mp4 [40.3M]
┃ ┣━━任务323: Multimodal Learning.mp4 [66.9M]
┃ ┣━━任务324: Seq2Seq模型.mp4 [131.3M]
┃ ┣━━任务325: Seq2Seq训练介绍.mp4 [18.3M]
┃ ┣━━任务326: Inference Decoding.mp4 [137.5M]
┃ ┣━━任务327: Exhaustic Search.mp4 [38.4M]
┃ ┣━━任务328: Beam Search.mp4 [189.4M]
┃ ┣━━任务329: 回顾Multimodal Learning.mp4 [26.3M]
┃ ┣━━任务330: Attention注意力机制介绍.mp4 [23.6M]
┃ ┣━━任务331: 看图说话介绍.mp4 [111M]
┃ ┣━━任务332: 图像识别的注意力机制.mp4 [114M]
┃ ┣━━任务333: 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4 [63.2M]
┃ ┣━━任务334: 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4 [111.2M]
┃ ┣━━任务335: 回顾Seq2Seq模型.mp4 [240.7M]
┃ ┣━━任务336: Seq2Seq的Attention.mp4 [83.8M]
┃ ┣━━任务337: Self-Attention1.mp4 [72.7M]
┃ ┣━━任务338: Self-Attention2.mp4 [240M]
┃ ┣━━任务339: 深度文本匹配-01.mp4 [43.2M]
┃ ┣━━任务340: 深度文本匹配-02.mp4 [26.7M]
┃ ┣━━任务341: 回顾Attention.mp4 [102M]
┃ ┣━━任务342: RNN LSTM-based models.mp4 [22.7M]
┃ ┣━━任务343: Transformer的结构.mp4 [156.1M]
┃ ┣━━任务344: Each Encoder Block.mp4 [14.1M]
┃ ┣━━任务345: Self-Attention.mp4 [110.8M]
┃ ┣━━任务346: Add Normalize.mp4 [210.4M]
┃ ┣━━任务347: BERT概念.mp4 [45M]
┃ ┣━━任务348: 回顾Language model.mp4 [116.9M]
┃ ┣━━任务349: masked Language model.mp4 [44.6M]
┃ ┗━━任务350: masked Language model存在的问题.mp4 [126.1M]
┗━━351-407 [6.5G]
┣━━任务351:LSTM.mp4 [24.7M]
┣━━任务352: BERT训练过程.mp4 [163M]
┣━━任务353:PGM领域.mp4 [47.9M]
┣━━任务354: 主题模型.mp4 [220.6M]
┣━━任务355: 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4 [192.9M]
┣━━任务356: 预测的过程.mp4 [97.2M]
┣━━任务357: GD,SGD,Adagrad算法.mp4 [74.1M]
┣━━任务358: 回顾LDA.mp4 [109M]
┣━━任务359: 举例说明生成的过程.mp4 [57.2M]
┣━━任务360: 从官方的角度讲解生成的过程.mp4 [151.8M]
┣━━任务361: α到θi的生成.mp4 [214.9M]
┣━━任务362: 举例说明生成文章.mp4 [14.1M]
┣━━任务363: gibbs sampler.mp4 [161.8M]
┣━━任务364: collapsed gibbs sampling-01.mp4 [27M]
┣━━任务365: collapsed gibbs sampling-02.mp4 [38.1M]
┣━━任务366: collapsed gibbs sampling-03.mp4 [286.9M]
┣━━任务367: collapsed gibbs sampling-04.mp4 [159.2M]
┣━━任务368: collapsed gibbs sampling-05.mp4 [45.4M]
┣━━任务369: 推导过程01.mp4 [183.9M]
┣━━任务370: 推导过程02.mp4 [104.4M]
┣━━任务371: 推导过程03.mp4 [227.1M]
┣━━任务372: Gibbs采样01.mp4 [155.1M]
┣━━任务373: Gibbs采样02.mp4 [66.2M]
┣━━任务374: Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4 [126.2M]
┣━━任务375: Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4 [264.5M]
┣━━任务376: 核函数.mp4 [223M]
┣━━任务377: 直播-01.mp4 [21M]
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┣━━任务379: 直播-03.mp4 [81.2M]
┣━━任务380: 直播-04.mp4 [147.6M]
┣━━任务381: 直播-05.mp4 [53.1M]
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┣━━任务387:直播-04.mp4 [115.6M]
┣━━任务388:直播-05.mp4 [38.9M]
┣━━任务389:直播-06.mp4 [105.5M]
┣━━任务390: 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4 [238.2M]
┣━━任务391: 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4 [197.2M]
┣━━任务392: 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4 [63.2M]
┣━━任务393: 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4 [83.9M]
┣━━任务394: GMM-01.mp4 [54.1M]
┣━━任务395: GMM-02.mp4 [60.9M]
┣━━任务396: GMM-03.mp4 [92.1M]
┣━━任务397: XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4 [258.4M]
┣━━任务398: 改进思路.mp4 [44.7M]
┣━━任务399: Bert 的目标函数.mp4 [61.6M]
┣━━任务400: permutation.mp4 [283.3M]
┣━━任务401:pytorch实现skip-gram.mp4 [119.6M]
┣━━任务402: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp4 [106.1M]
┣━━任务403: Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp4 [36.9M]
┣━━任务404:直播-01.mp4 [42M]
┣━━任务405:直播-02.mp4 [114.2M]
┣━━任务406:直播-03.mp4 [94.2M]
┗━━任务407:直播-04.mp4 [204.8M]

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