开课吧 2021人工智能方向名企NLP第004期
├─01-核心能力提升班自然语言处理方向004期│├─1.1 语言模型与语法树
││ 1-语言模型与语法树.mp4
││ 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
││ 第一节课作业.zip
││
│├─10.1 CNN卷积神经网络
││ 10-CNN卷积神经网络.mp4
││ lecture-10.pdf
││ 核心优秀作业1-liuhc-18511858245-homework10.zip
││
│├─11.1 RNN循环神经网络
││ 11-RNN循环神经网络.mp4
││ lecture-11.pdf
││ 核心优秀作业1-liuhc-18511858245-homework11.zip
││
│├─12.1 Transformer与BERT，大规模预训练问题
││ 12-Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4
││ lecture-12.pdf
││
│├─13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
││ 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4
││ lecture-13.pptx.zip
││ 优秀作业13-郭晟晔-13904629678seq2seq_chatbot.zip
││
│├─14.1 高级人工智能知识
││ 14-高级人工智能知识.mp4
││ lecture-14.pptx.zip
││ 优秀作业14-18362989058-画圈圈.zip
││
│├─2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
││ 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4
││ Assignment_02.zip
││ Lecture_02.zip
││ Lecture_2 copy.pptx
││ Lecture_2.pptx
││ 优秀作业.docx
││
│├─3.1 动态规划与编辑距离
││ 3-动态规划与编辑距离.mp4
││ article_9k.txt
││ Assignment_3.zip
││ Lecture_3.zip
││ Lecture_3_new.pptx
││ 核心课lesson03优秀作业-吴.zip
││
│├─4.1 自然语言理解初步
││ 4-自然语言理解初步.mp4
││ Assignment_4.zip
││ Lecture_3.zip
││ 核心Lesson04优秀作业_wu20200923.zip
││ 第四课 copy.pptx
││ 第四课.pptx
││
│├─5.1 经典机器学习一
││ 5-经典机器学习一.mp4
││ lecture5-zhang(1).pdf
││ 核心优秀作业5-18511858245 (2).zip
││
│├─6.1 深度学习
││ 6-深度学习.mp4
││ lecture6.pptx
││
│├─7.1 经典机器学习二
││ 7-经典机器学习二.mp4
││ lecture7.pdf
││ 神经网络工具代码的github地址.docx
││
│├─8.1 经典机器学习三:非监督、 半监督、主动学习
││ 8-经典机器学习三:非监督、半监督、主动学习.mp4
││ lecture-8-课后.pptx
││ lecture-8.pptx
││
│└─9.1 word2vec
│ 9-word2vec.mp4
│ lecture-9(1).pptx
│ lecture-9(2).pptx
│ 核心lesson09优秀作业1-liuhc-1851185824.zip
│
├─02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一
│├─1.1 项目导论与中文 词向量实践
││ week1-homework.zip
││ 名企lesson01优秀作业推荐.zip
││ 导师班4期lecture-week1.pdf
││ 导师班4期week1课后有笔记.pdf
││ 课上代码Lecture1.zip
││ 项目导论与中文词向量实践.mp4
││
│├─2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建
││ 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4
││ homework-week2.zip
││ Lecture2.zip
││ 名企Lesson02优秀作业-王浩然.zip
││ 导师4期lecture-week2-课前.pdf
││ 导师4期lecture-week2-课后有笔记.pdf
││
│├─3.1 NLG过程的优化与项目Inference
││ 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4
││ homework-3.zip
││ lecture-3.zip
││ 名企Lesson03优秀作业_wu20200923.zip
││ 导师班4期week3课前.pdf
││ 导师班4期week3课后有笔记.pdf
││
│├─4.1 OOV和Word-repetition问题的改进
││ 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4
││ homework-4.zip
││ lecture-4.zip
││ 名企Lesson04优秀作业_wu20200923.zip
││ 导师班4期week4课前.pdf
││ 导师班4期week4课后有笔记.pdf
││
│├─5.1 基于Transformer特征提取器的改进
││ 5.1 基于Transformer特征提取器的改进.mp4
││ homework-week5.zip
││ lecture5课上代码.zip
││ 名企Lesson05优秀作业_.zip
││ 导师班4期week5课前.pdf
││ 导师班4期week5课后有笔记.pdf
││
│├─6.1 BERT在抽取式任务中的效果
││ 6.1 BERT在抽取式任务中的效果.mp4
││ homework-week6.zip
││ sentiment_bert_pytorch.zip
││ 优秀作业.zip
││ 导师4期lecture-week6课前.pdf
││ 导师4期lecture-week6课后有笔记.pdf
││
│├─7.1 预训练模型在摘要任务中的改进
││ 7.1 预训练模型在摘要任务中的改进.mp4
││ homework-week7.zip
││ 优秀作业.zip
││ 导师班4期week7课前.pdf
││ 导师班4期week7课后有笔记.pdf
││
│└─8.1 项目总结与回顾
│ 8.1 项目总结与回顾.mp4
│ homework-week8.zip
│ 名企Lesson08优秀作业.zip
│ 导师班4期week8课前.pdf
│ 导师班4期week8课后有笔记.pdf
│
├─03-基于大规模预训练模型的机器阅读理解-项目二
│├─1.1 机器阅读理解发展及任务解析
││ 1-机器阅读理解发展及任务解析.mp4
││ datas.zip
││ homework_01_说明.txt
││ lesson_01_mark.pptx
││ 名企班-week1-张楠.zip
││ 田子敬_week1.zip
││
│├─2.1 常见机器阅读理解模型（一）
││ 05期名企NLP课程-week02-段慧明.zip
││ 2-常见机器阅读理解模型（一）.mp4
││ homework_02_code.zip
││ homework_02_说明.txt
││ lesson_02_mark.pptx
││
│├─3.1 常见机器阅读理解模型（二）
││ 3-常见机器阅读理解模型（二）.mp4
││ BiDAF_pytorch参考代码.zip
││ BiDAF_tf2作业说明 第二节参考答案(1).zip
││ homework_03_说明.txt
││ lesson_03_mark.pptx
││ 名企班-week3-孙兴.zip
││ 苏煜竣_week3.zip
││ 阅读理解项目Lesson03优秀作业.zip
││
│├─4.1 BERT与机器阅读理解
││ 4-BERT与机器阅读理解.mp4
││ homework_04_说明.txt
││ lesson_04.pptx
││ lesson_04_codes.zip
││ NLP05-Enterprise-homework4-李博.zip
││ week4_田子敬.zip
││ 阅读理解项目lesson04优秀作业.zip
││
│├─5.1 BERT的模型变体
││ 5-BERT的模型变体.mp4
││ homework_05.txt
││ lesson_05.pptx
││ 名企班 week5 龚斌.zip
││ 名企班-week5-陈国旗.zip
││ 阅读理解项目lesson05优秀作业.zip
││
│├─6.1 其它阅读理解相关模型
││ 6-其它阅读理解相关模型.mp4
││ 6作业讲解.pdf
││ lesson_06.pptx
││ lesson_06_codes.zip
││ lesson_06_homework.txt
││ 名企班-week6-陈国旗.zip
││ 罗建军_机器阅读理解week6作业.docx
││
│├─7.1 模型集成与部署
││ 7-模型集成与部署.mp4
││ 7作业讲解.pdf
││ lesson_07.pptx
││ lesson_07_code.zip
││ lesson_07_homework.txt
││ mq_week7_杜宇鹏.zip
││ week7-钱郎-ensemble.zip
││ week7_笔记_田子敬.docx
││ 第七章笔记-黄苛.docx
││
│└─8.1 项目总结
│ 6作业讲解.pdf
│ 7作业讲解.pdf
│ 8-项目总结.mp4
│ homework_lesson_08.txt
│ lesson_08_mark.pptx
│ 名企班-week8-潘维维(学习笔记）.pdf
│ 名企班-司德谭-week8.zip
│ 张楠-homework08.zip
│ 机器阅读理解总结_Lesson8_王皓.pdf
│ 风老师项目总结资料.zip
│
├─04-企业级任务型对话机器人-项目三
│├─1.1 智能对话系统导论
││ 1-Conversational-AI-Overview(1).pdf
││ 1-智能对话系统导论.mp4
││ Course 1 - HW - Black.pdf
││ week 1 作业.docx
││
│├─2.1 使用 RASA 制作你的第一个对话机器人
││ 2-RASA-ChatBot-Framework (1).pdf
││ 2-RASA-ChatBot-Framework(1).pdf
││ 2-使用RASA制作你的第一个对话机器人.mp4
││ week 2 (1).docx
││ week 2.docx
││ 名企班-week2-陈国旗--rasa总结.pdf
││ 对话项目lesson02优秀作业.zip
││
│├─3.1 深入 RASA 源码和定制化你的对话机器人
││ 3-Dive-Into-RASA-and-Customerize-Your-ChatBot (1).pdf
││ 3-Dive-Into-RASA-and-Customerize-Your-ChatBot.pdf
││ 3-深入RASA源码和定制化你的对话机器人.mp4
││ 截屏2021-01-08 上午11.28.27.png
││
│├─4.1 代码课-基于 rasa 做 KBQA
││ 4-代码课-基于rasa做KBQA.mp4
││ cdss.zip
││ process_data.zip
││
│├─5.1 自然语言理解（NLU）
││ 4-Natural-Language-Understanding(1).pdf
││ 5-自然语言理解（NLU）.mp4
││
│├─6.1 HuggingFace's Transformer和基于规则的对话状态跟踪
││ 5-Further NLU and Dialogue State Tracking.pdf
││ 6-HuggingFacesTransformer和基于规则的对话状态跟踪.mp4
││
│├─7.1 基于模型的对话跟踪和基于规则的Dialogue Policy
││ 6-Model-based-DST-and-Rule-based-Dialogue-Policy.pdf
││ 7-基于模型的对话跟踪和基于规则的DialoguePolicy.mp4
││ B34A7FD9-38E6-4B45-B517-FFABD2D15F6A.png
││
│├─8.1 代码课-NLU 和 DST 联合建模方法
││ 8-代码课-NLU和DST联合建模方法.mp4
││
│├─9.1 基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）
││ 7-Model-based-DP-and-Template-based-NLG.pdf
││ 9-基于模版的对话生成和有限状态机（FSM）.mp4
││ 微信图片_20210314081233.jpg
││
│└─10.1 端到端的对话系统和智能对话系统在工业中
│ 10-端到端的对话系统和智能对话系统在工业中.mp4
│ 8-Conversational-AI-in-Industry-and-Interview.pdf
│ AI面试内参.pdf
│ paper.zip
│ 张佶-多语言阿里小蜜.pdf
│
├─05-数据分析与Python程序设计基础
│├─1.1 Python 数据智能编程基础
││ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4
││ lesson01DAV0.6.pptx
││ Week01-BI.pdf
││ Week01-CV.pdf
││ Week01-NLP.pdf
││
│├─2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
││ 2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
││ lesson02DAV1.0.pptx
││ Week02-BI.pdf
││ Week02-CV.pdf
││ Week02-NLP.pdf
││
│├─3.1 数据可视化
││ 3.1 数据可视化.mp4
││ lesson03DAV0.8.pptx
││ Week03-BI.pdf
││ Week03-CV.pdf
││ Week03-NLP.pdf
││
│├─4.1 网络信息分析
││ 4.1 网络信息分析.mp4
││ assignment04-1.作业答案参考py.zip
││ assignment04-2.作业答案参考py.zip
││ lesson04DAV0.7.pptx
││ Week04-BI.pdf
││ Week04-CV.pdf
││ Week04-NLP.pdf
││
│├─5.1 文本信息自动化处理
││ 5.1 文本信息自动化处理.mp4
││ assignment05.py作业答案参考.zip
││ L5.zip
││ tfidf.zip
││ Week 05.pdf
││
│├─6.1 Python 办公自动化
││ 6 Python办公自动化.mp4
││ assignment06_auto_email.py作业答案参考.zip
││ assignment06_daily_report.py.作业答案参考.zip
││ code.zip
││ lesson06DAV0.9.pdf
││ Week 06.pdf
││
│└─7.1 服务器、数据库与分布式系统
│ 7 Python办公自动化.mp4
│ assignment07.py.作业答案参考zip.zip
│ L7-code-afterclass.zip
│ lesson07DAV0.5.pdf
│ Week 07.pdf
│
├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
│├─1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
││ Assignment01-BI.zip
││ Assignment01-CV.zip
││ Assignment01-NLP.zip
││ Assignment01.zip
││ Git 与版本控制、代码风格.pptx
││ Git 思维导图.zip
││ Git与版本控制、代码风格.mp4
││ image-retrieval-master.zip
││ lesson01-course.zip
││ networkx如何设置中文.zip
││ 图像检索项目指导书与数据.zip
││
│├─1.2 第一周作业讲解
││ 参考答案.zip
││ 第一周作业讲解.mp4
││
│├─2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
││ Assignment02.zip
││ house_price.zip
││ L2.1.zip
││ 参考答案.zip
││ 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
││
│├─3.1 深度卷积网络与计算机图像1
││ ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf
││ Assignment03.zip
││ 微软_lesson03.zip
││ 深度卷积网络与计算机图像1.mp4
││
│├─3.2 深度卷积网络与计算机图像2
││ Assignment 03_2.pdf
││ Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
││ cnn_feature_map_demo.zip
││ L3-code.zip
││ lesson03AIV1.3.pdf
││ 深度卷积网络与计算机图像2.mp4
││
│├─4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
││ Assignment 04.pdf
││ L4-code.zip
││ lesson04AIV1.7.pdf
││ Refer-Assignment04.zip
││ 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
││ 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
││
│├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
││ Assignment_05.zip
││ cmn-eng.zip
││ Lesson_05.zip
││ Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
││
│├─6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
││ Assignment06.zip
││ assignment06作业参考答案.py.zip
││ L6.zip
││ lesson06AIV0.4.pdf
││ lesson06AIV0.8.pptx
││ lesson06AIV0.8（PDF）.pdf
││ 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4
││
│└─7.1 加课:seq2seq的代码及作业的讲解
│ bleu1.py.zip
│ lesson05AIV1.0.pptx
│ lesson05AIV1.2.pptx
│ 加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
│
│
│
├─07-0基础 Python 入门
│├─1.1 Python 基础入门
││ go.zip
││ python-1-Python基础入门.mp4
││ week1-python入门基础.zip
││
│├─2.1 Python 编程入门
││ python-2-Python编程入门.mp4
││ week2-python编程基础1.zip
││
│├─3.1 常用模块-numpy
││ python-3-常用模块-numpy.mp4
││ week3-numpy.zip
││
│├─4.1 常用模块-pandas
││ python-4-常用模块-pandas.mp4
││ week4-pandsa.zip
││
│├─5.1 数据可视化
││ python-5-数据可视化.mp4
││ week5-数据可视化.zip
││
│└─6.1 Python 办公自动化
│ code.zip
│ lesson06DAV0.9.pptx
│ python-6-Python办公自动化.mp4
│
├─08-深度学习框架选修课
│├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
││ tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
││ 学习资料.zip
││ 深度学习框架.pptx
││ 课堂代码.docx
││
│├─2.1 搭建模型和进阶操作
││ 2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
││ 搭建模型和进阶操作.mp4
││
│├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
││ tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
││ 学习资料.zip
││ 课堂代码.docx
││
│├─4.1 pytorch基础知识
││ pytorch基础知识.mp4
││ 课堂代码.docx
││
│└─5.1 pytorch神经网络搭建
│ pytorch神经网络搭建.mp4
│ stn.pdf
│ 课程代码.docx
│
├─09-人工智能基础能力提升课
│├─1.1 编程基础
││ Allen B. Downey - Think Python (2012, O'Reilly Media) - libgen.lc.pdf
││ Lesson-01学习资料.zip
││ week1-编程基础.mp4
││
│├─2.1数据分析基础
││ Lesson-02学习资料.zip
││ week2-数据分析基础.mp4
││
│├─3.1 机器学习的基本方法
││ Lesson-03学习资料.zip
││ lesson03AIV0.5(2).pptx
││ week3机器学习的基本方法.mp4
││
│├─4.1 机器学习的基本方法（二）
││ week4学习资料.zip
││ week4机器学习的基本方法（二）.mp4
││
│├─5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
││ L5-code.zip
││ lesson05AIVV1.1.pptx
││ week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
││
│├─6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
││ L6-code.zip
││ lesson06AIV0.8.pptx
││ week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
││
│├─7.1 卷积神经网络（一）
││ lesson07AIV1.3.pptx
││ week7卷积神经网络（一）.mp4
││
│├─8.1 卷积神经网络（二）
││ L8-code.zip
││ lesson08BIV0.6.pptx
││ week8卷积神经网络（二）.mp4
││
│└─9.1 图像目标检测
│ lesson09AIV2.1.pptx
│ Object_Detection_Mask.zip
│ week9图像目标检测.mp4
│
└─10-公开课
公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4
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