课程含金量挺高的，适合有点基础的学,但如果你是小白，连基本的概念和数据都不懂，还是学一些简单的课程吧
这门课程其实深度一般，但项目还是挺有挑战性的，而且应用的过程中能够感受到NLP切实的重要性.nlp八期文哲主讲,其他老师不太行,贪心已经不是之前的贪心了,不过话说回来认真听总会有收获，不认真听别说李文哲，王文哲也没办法让你提高
【课程介绍】：
┣━━01.视频 [58G]
┃ ┣━━1任务1概论算法复杂度逻辑回归与正则1_. [318.3M]
┃ ┣━━2任务2概论算法复杂度逻辑回归与正则2_. [270.7M]
┃ ┣━━3任务3概论算法复杂度逻辑回归与正则3_. [177.9M]
┃ ┣━━4任务4概论算法复杂度逻辑回归与正则4_. [255.8M]
┃ ┣━━5任务5概论算法复杂度逻辑回归与正则5_. [196M]
┃ ┣━━6任务6概论算法复杂度逻辑回归与正则6_. [207.7M]
┃ ┣━━7任务7经典数据结构与算法之动态规划问题讲解1_. [268.8M]
┃ ┣━━8_任务8经典数据结构与算法之动态规划问题讲解2_. [276.7M]
┃ ┣━━9_任务9经典数据结构与算法之动态规划问题讲解3_. [390.7M]
┃ ┣━━10_任务10DecisionTreeRandomForestXGBoost1_. [353.5M]
┃ ┣━━11_任务11DecisionTreeRandomForestXGBoost2_. [345.4M]
┃ ┣━━12_任务12DecisionTreeRandomForestXGBoost3_. [332.1M]
┃ ┣━━13_任务13DecisionTreeRandomForestXGBoost4_. [155.2M]
┃ ┣━━14_任务14DecisionTreeRandomForestXGBoost5_. [307.8M]
┃ ┣━━15_任务15Ensemble模型实战1_. [267.6M]
┃ ┣━━16_任务16Ensemble模型实战2_. [179.8M]
┃ ┣━━17_任务17FromWordEmbeddingsToDocumentDistances1_. [283.2M]
┃ ┣━━18_任务18FromWordEmbeddingsToDocumentDistances2_. [309.5M]
┃ ┣━━19_任务19XGBoostAScalableTreeBoostingSystem_. [357.5M]
┃ ┣━━20_任务20生活中的优化问题1_. [308.8M]
┃ ┣━━21_任务21生活中的优化问题2_. [273.8M]
┃ ┣━━22_任务22凸优化11_. [147.5M]
┃ ┣━━23_任务23凸优化12_. [246.2M]
┃ ┣━━24_任务24凸优化13_. [327.5M]
┃ ┣━━25_任务25凸优化14_. [240.7M]
┃ ┣━━26_任务26凸优化15_. [325.1M]
┃ ┣━━27_任务27凸优化16_. [253.3M]
┃ ┣━━28_任务28SimplexMethod与LP实战1_. [404.7M]
┃ ┣━━29_任务29SimplexMethod与LP实战2_. [229.2M]
┃ ┣━━30_任务30SimplexMethod与LP实战3_. [236.9M]
┃ ┣━━31_任务31凸优化21_. [306.4M]
┃ ┣━━32_任务32凸优化22_. [366.9M]
┃ ┣━━33_任务33凸优化23_. [294.1M]
┃ ┣━━34_任务34LPQP以及它们的Dual1_. [192.9M]
┃ ┣━━35_任务35LPQP以及它们的Dual2_. [246.8M]
┃ ┣━━36_任务36Adamamethodforstochasticoptimization1_. [163.6M]
┃ ┣━━37_任务37Adamamethodforstochasticoptimization2_. [261.9M]
┃ ┣━━38_任务38文本表示1_. [148.7M]
┃ ┣━━39_任务39文本表示2_. [284.4M]
┃ ┣━━40_任务40文本表示3_. [346.5M]
┃ ┣━━41_任务41文本表示4_. [324.3M]
┃ ┣━━42_任务42文本表示5_. [266.8M]
┃ ┣━━43_任务43各类文本相似度计算技术的Survey1_. [299.1M]
┃ ┣━━44_任务44各类文本相似度计算技术的Survey2_. [170.3M]
┃ ┣━━45_任务45搜索引擎技术介绍1_. [167.7M]
┃ ┣━━46_任务46搜索引擎技术介绍2_. [373.6M]
┃ ┣━━47_任务47SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术1_. [202.9M]
┃ ┣━━48_任务48SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术2_. [273M]
┃ ┣━━49_任务49SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术3_. [260.7M]
┃ ┣━━50_任务50SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术4_. [242.4M]
┃ ┣━━51_任务51SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术5_. [274.6M]
┃ ┣━━52_任务52SkipGram重点讲解CBOWGloveMFGaussianEmbedding语言模型以及各类Smooting技术6_. [217.9M]
┃ ┣━━53_任务53问答系统的搭建完整流程相似度匹配排序文本预处理等1_. [417.1M]
┃ ┣━━54_任务54问答系统的搭建完整流程相似度匹配排序文本预处理等2_. [226.9M]
┃ ┣━━55_任务55SkipGram源代码解读1_. [407.3M]
┃ ┣━━56_任务56SkipGram源代码解读2_. [417.6M]
┃ ┣━━57. 任务57：Evaluation methods for unsupervised word embeddings. [463.4M]
┃ ┣━━58. 任务58：EM算法和HMM-1. [294.6M]
┃ ┣━━59. 任务59：EM算法和HMM-2. [432M]
┃ ┣━━60. 任务60：EM算法和HMM-3. [340.1M]
┃ ┣━━61. 任务61：EM算法和HMM-4. [442.7M]
┃ ┣━━62. 任务62：EM算法和HMM-5. [397.9M]
┃ ┣━━63. 任务63：代码实战：如何基于HMM实现词性分析器？（POS tagger）-1. [212.3M]
┃ ┣━━64. 任务64：代码实战：如何基于HMM实现词性分析器？（POS tagger）-2. [429.5M]
┃ ┣━━65. 任务65：结巴分词的应用以及底层原理剖析-1. [212.1M]
┃ ┣━━66. 任务66：结巴分词的应用以及底层原理剖析-2. [273.7M]
┃ ┣━━67. 任务67：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging. [340.6M]
┃ ┣━━68. 任务68：CRF模型-1. [238.4M]
┃ ┣━━69. 任务69：CRF模型-2. [247.5M]
┃ ┣━━70. 任务70：CRF模型-3. [344M]
┃ ┣━━71. 任务71：CRF模型-4. [239.7M]
┃ ┣━━72. 任务72：CRF模型-5. [215.4M]
┃ ┣━━73. 任务73：项目一讲解-1. [365.2M]
┃ ┣━━74. 任务74：项目一讲解-2. [483.2M]
┃ ┣━━75. 任务75-代码实战：基于LSTM-CRF的命名实体识别. [512.6M]
┃ ┣━━76_任务76RNNLSTM模型可视化1_. [428.6M]
┃ ┣━━77_任务77RNNLSTM模型可视化2_. [342.4M]
┃ ┣━━78_任务78RNNLSTM模型可视化3_. [413.8M]
┃ ┣━━79_任务79RNNLSTM模型可视化4_. [463.8M]
┃ ┣━━80_任务80RNNLSTM模型可视化5_. [227.3M]
┃ ┣━━81_任务81Pytorch讲解1_. [596.4M]
┃ ┣━━82_任务82Pytorch讲解2_. [308.2M]
┃ ┣━━83任务83Word2vec重点回顾1_. [217.9M]
┃ ┣━━84_任务84Word2vec重点回顾2_. [252.6M]
┃ ┣━━85_任务85GPU的使用与环境搭建基于pytorch的简单的神经网络搭建1_. [341M]
┃ ┣━━86_任务86GPU的使用与环境搭建基于pytorch的简单的神经网络搭建2_. [149.8M]
┃ ┣━━87_任务87第一二次小作业讲解1_. [334M]
┃ ┣━━88_任务88第一二次小作业讲解2_. [357.1M]
┃ ┣━━89_任务89Seq2SeqAttentionPointerNetwork1_. [368.6M]
┃ ┣━━90_任务90Seq2SeqAttentionPointerNetwork2_. [436.2M]
┃ ┣━━91_任务91Seq2SeqAttentionPointerNetwork3_. [322.5M]
┃ ┣━━92_任务92Seq2SeqAttentionPointerNetwork4_. [430.2M]
┃ ┣━━93_任务93Seq2SeqAttentionPointerNetwork5_. [482.1M]
┃ ┣━━94_任务94IntroductiontoTransferLearing1_. [276.8M]
┃ ┣━━95_任务95IntroductiontoTransferLearing2_. [408.9M]
┃ ┣━━96_任务96SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks_. [351.2M]
┃ ┣━━97_任务97文本摘要1_. [257.3M]
┃ ┣━━98_任务98文本摘要2_. [378M]
┃ ┣━━99_任务99文本摘要3_. [360.9M]
┃ ┣━━100_任务100文本摘要4_. [411.9M]
┃ ┣━━101_任务101文本摘要5_. [548.6M]
┃ ┣━━102_任务102LSTM的实现源码讲解1_. [272M]
┃ ┣━━103_任务103LSTM的实现源码讲解2_. [319M]
┃ ┣━━104_任务104GetToThePoint_. [530.1M]
┃ ┣━━105_任务105TransformerBERT1_. [467.6M]
┃ ┣━━106_任务106TransformerBERT2_. [540.6M]
┃ ┣━━107_任务107TransformerBERT3_. [392.1M]
┃ ┣━━108_任务108TransformerBERT4_. [521.7M]
┃ ┣━━109_任务109TransformerBERT5_. [348.2M]
┃ ┣━━110_任务110BERT的训练与实战1_. [497.1M]
┃ ┣━━111_任务111BERT的训练与实战2_. [416.6M]
┃ ┣━━112_任务112基于Transformer的机器翻译1_. [372.1M]
┃ ┣━━113_任务113基于Transformer的机器翻译2_. [424.1M]
┃ ┣━━114_任务114BERTPretrainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding_. [231.1M]
┃ ┣━━115_任务115Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART1_. [358.5M]
┃ ┣━━116_任务116Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART2_. [568.1M]
┃ ┣━━117_任务117Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART3_. [515.7M]
┃ ┣━━118_任务118Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART4_. [427.9M]
┃ ┣━━119_任务119Lecture基于transformer的其他预训练模型GPTXLNetMASSBART5_. [451M]
┃ ┣━━120_任务120reviewXLNET应用在文本分类1_. [290.1M]
┃ ┣━━121_任务121reviewXLNET应用在文本分类2_. [183M]
┃ ┣━━122_任务122review项目二讲解1_. [428.1M]
┃ ┣━━123_任务123review项目二讲解2_. [203.2M]
┃ ┣━━124任务124Lecture任务型对话系统开放领域对话系统1_. [310.2M]
┃ ┣━━125任务125Lecture任务型对话系统开放领域对话系统2_. [471.9M]
┃ ┣━━126任务126Lecture任务型对话系统开放领域对话系统3_. [391.6M]
┃ ┣━━127任务127Lecture任务型对话系统开放领域对话系统4_. [363.8M]
┃ ┣━━128_任务128Lecture任务型对话系统开放领域对话系统5_. [360M]
┃ ┣━━129任务129review对话系统中的nlg1_. [291.6M]
┃ ┣━━130任务130review对话系统中的nlg2_. [315.8M]
┃ ┣━━131任务131review对话系统中的nlu1_. [380.3M]
┃ ┣━━132任务132review对话系统中的nlu2_. [594.6M]
┃ ┣━━133任务133paperEfficientLargeScaleDomainClassificationwithPersonalizedAttention_. [396.4M]
┃ ┣━━134任务134Lecture模型压缩低资源学习1_. [332.8M]
┃ ┣━━135任务135Lecture模型压缩低资源学习2_. [432.1M]
┃ ┣━━136任务136Lecture模型压缩低资源学习3_. [583M]
┃ ┣━━137任务137Review论文阅读ALBert_. [240.5M]
┃ ┣━━138任务138Lecture信息抽取1_. [253.1M]
┃ ┣━━139任务139Lecture信息抽取2_. [150.1M]
┃ ┣━━140任务140Lecture信息抽取3_. [270.5M]
┃ ┣━━141任务141Lecture信息抽取4_. [304.3M]
┃ ┣━━142任务142Lecture信息抽取5_. [313.5M]
┃ ┣━━143任务143Review低资源下NLP应用1_. [280M]
┃ ┣━━144任务144Review低资源下NLP应用2_. [199.8M]
┃ ┣━━145任务145Review项目三机器翻译项目讲解1_. [382.5M]
┃ ┣━━146任务146Review项目三机器翻译项目讲解2_. [165.1M]
┃ ┣━━147任务147Lecture信息抽取21_. [246.5M]
┃ ┣━━148任务148Lecture信息抽取22_. [284M]
┃ ┣━━149任务149Lecture信息抽取23_. [392.3M]
┃ ┣━━150任务150Lecture信息抽取24_. [437.5M]
┃ ┣━━151任务151Lecture信息抽取25_. [345.1M]
┃ ┣━━152任务152Lecture信息抽取26_. [255.5M]
┃ ┣━━153任务153Review命名实体识别代码实战BERTBILSTMCRF1_. [415M]
┃ ┣━━154任务154Review命名实体识别代码实战BERTBILSTMCRF2_. [279.3M]
┃ ┣━━155任务155Lecture知识图谱1_. [543M]
┃ ┣━━156任务156Lecture知识图谱2_. [530.6M]
┃ ┣━━157任务157Review知识图谱在推荐系统中的应用1_. [296.5M]
┃ ┣━━158任务158Review知识图谱在推荐系统中的应用2_. [541.9M]
┃ ┣━━159任务159review项目四讲解_. [383.6M]
┃ ┣━━160任务160Lecture图神经网络1_. [628.1M]
┃ ┣━━161任务161Lecture图神经网络2_. [624M]
┃ ┣━━162任务162Lecture图神经网络3_. [359.3M]
┃ ┣━━163任务163Lecture图神经网络4_. [645.8M]
┃ ┣━━164任务164Review项目五讲解_. [597.8M]
┃ ┣━━165任务165Lecture概率图模型1_. [553.9M]
┃ ┣━━166任务166Lecture概率图模型2_. [211.8M]
┃ ┣━━167任务167Lecture概率图模型3_. [325.4M]
┃ ┣━━168任务168Lecture概率图模型4_. [359.8M]
┃ ┣━━169任务169ReviewBayesianneuralnetwork_. [603.8M]
┃ ┣━━170任务170ReviewMCMC之MetroplisHasting算法1_. [569.8M]
┃ ┣━━171任务171ReviewMCMC之MetroplisHasting算法2_. [382.7M]
┃ ┣━━172任务172review就业指导1_. [323.3M]
┃ ┗━━173任务173review就业指导2_. [337.8M]
┗━━00.资料.zip [1.5G]
