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      增加互动环节, 保障培训效果,坚持小班授课,每个班级的人数限3到5人,超过限定人数,安排到下一期进行学习。
   授课地点及时间
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
开班时间(连续班/晚班/周末班):请点击此处咨询在线客服
   课时
     ◆资深工程师授课
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

        ☆若学员成绩达到合格及以上水平,将获得免费推荐工作的机会
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   质量以及保障

      ☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持,以便保证培训后的继续消化;
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质。

课程大纲
 
  • 第一部分:自然语言处理入门
    学习文本处理的基础知识,包括词干分解和词形还原,探索情感分析的机器学习方法,并建立一个词性标注模型。
    包括:
    自然语言处理简介:简要介绍如何构建自然语言处理管道。
    文本处理:学习通过以下方式整理来自不同来源的文本以进一步处理这些文本:清理、标准化并拆分为单个单词或标记。
    利用朴素贝叶斯的垃圾邮件分类器:学习如何使用朴素贝叶斯算法构建垃圾邮件分类器。
    利用 HMM 进行词性标注:介绍多个词性标注方法,并深入讲解隐马尔可夫模型。
    书虫:学习如何使用 IBM Watson 构建简单的问答代理。
    实战项目 1:词性标注技术
    第二部分:自然语言运算
    学习词汇嵌入和深度学习注意机制等进阶技术,并使用递归神经网络结构建立一个机器翻译模型。
    包括:
    特征提取和嵌入:利用词袋、TF-IDF、Word2Vec 和 GloVE 等方法转换文本,以提取可以用于机器学习模型的特征。
    主题建模:学习如何使用潜在狄利克雷分析 (LDA) 将文档集合划分为主题。在 Lab 中,你会将此模型应用到一个新闻数据库上。
    情感分析:学习如何使用几种机器学习分类器(包括递归神经网络)预测文字情感,并将所学知识运用到影评数据库中。
    序列到序列:学习一种特定的 RNN 架构,用于从一种序列生成另一种序列。这些 RNN 适合聊天机器人、机器翻译等应用!
    深度学习注意力机制:注意力是近期最重要的深度学习创新技术之一。在此部分,你将学习注意力,并在 Lab 中了解注意力的基本实现过程。
    RNN Keras Lab:此部分将为机器翻译部分做好准备。在此部分,你将有机会在 Keras 中获得 RNN 实操经验。
    云端计算设置说明:概述了为 GPU 加速训练配置远程环境的步骤。
    实战项目 2:机器翻译
    第三部分:自然语言交流
    学习可以将语音和文本相互转化的语音交互界面技术,并使用深度学习网络搭建一个语音识别模型。
    包括:
    语音用户界面简介:熟悉语音用户界面的原则和应用,并了解 Alexa 的技能。
    语音识别:了解 ASR 管道的工作原理。
 
 
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