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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【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) 【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 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,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、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
自然语言处理培训

客户培训背景情况

 

我方主要在探索并实践人工智能在金融分析中的应用,机器学习与自然语言处理是比较关注的部分,如舆情分析等等

学员基础

 

皆为计算机专业硕士毕业,有python基础,了解机器学习相关基础知识。

 

本次培训主要目标

 

1、掌握实际问题建模方法,了解算法在解决实际问题时面临的局限,掌握数据预处理能力。

掌握机器学习算法实际应用能力,如SVM、HMM(隐马模型)、CNN以及RNN(LSTM)等算法实际应用能力,掌握超参数的设计技巧。

3、掌握自然语言处理中,分词、词性和命名实体标注、句法分析、语言模型等基础知识,文本生成和应用的方法。

培训重点内容

 

我方关注重点见下面粗体部分,培训以提高解决实际问题为目标,理论部分以学员不理解地方为重点讲解部分。

重点是在词的共现和相关、文本分类和聚类、信息检索、意图识别、情感分析、自动问答、段落生成等领域的实际应用。以下案例都感兴趣:

    Topic modeling,PLSA,LDA

    实战:利用EM算法训练PLSA

    模型融合,决策树,BOOSTING

    实战:使用Adaboost算法进行文本分类

    隐马模型的前向后向算法,CRF,ME

    实战:使用ME模型实现文本分类

    关联规则挖掘基础,Apriori,FP-Growth算法

    实战:使用Apriori算法挖掘演员合作关系

    L-BFGS,SMO

    实战:L-BFGS训练LR模型

    Learning to rank深入,listwise、pairwise

    实战:多种pairwise方法的比较




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本课程部分实验室实景
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