wnx520 发表于 2022-6-12 02:00:13

开课吧百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师（NLP方向）


——/百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师（NLP方向） /
├──第01章 问答摘要与推理-项目简介   
|   ├──第1节 1-1项目和课程内容介绍   
|   |   ├──Lecture-01 .pdf7.67M
|   |   └──第1节 1-1项目和课程内容介绍_ev_ev .mp4302.07M
|   └──第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解   
|   |   ├──Lecture-2 .pdf14.02M
|   |   └──第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解_ev_ev .mp4467.60M
├──第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec   
|   ├──第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec   
|   |   ├──第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec_ev_ev .mp4446.08M
|   |   ├──随堂代码 .zip32.18M
|   |   └──随堂资料 .txt0.07kb
|   └──第3节 2-2项目研讨课Ⅰ   
|   |   └──第3节 2-2项目研讨课I_ev_ev .mp4125.67M
├──第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq   
|   ├──第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)   
|   |   ├──Lecture-02-seq2seq-attention .pdf12.31M
|   |   └──第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)_ev_ev .mp4458.44M
|   └──第2节 3-2项目研讨课Ⅱ   
|   |   ├──第2节 3-2项目研讨课Ⅱ_ev_ev .mp4227.27M
|   |   └──课堂PPT及代码 .zip9.71M
├──第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq   
|   ├──第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现   
|   |   ├──4-1课堂讲义及代码 .zip1.02M
|   |   └──第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现_ev_ev .mp4332.04M
|   └──第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建   
|   |   ├──20191013研讨课 .zip13.22kb
|   |   └──第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建_ev_ev .mp4204.12M
├──第05章 问答摘要与推理-模型训练   
|   ├──第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择   
|   |   ├──lecture-3.ipynb .zip1.74M
|   |   └──第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择_ev_ev .mp4271.65M
|   └──第2节 5-2Model搭建   
|   |   ├──20191020PPT及代码 .zip1.70M
|   |   ├──5-2PPT .pptx1.22M
|   |   └──第2节 5-2Model搭建_ev_ev .mp4179.55M
├──第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization   
|   ├──第1节 抽提式文本摘要相关算法详解   
|   |   ├──6-1PPT及随堂代码 .zip2.45M
|   |   └──第1节 抽提式文本摘要相关算法详解_ev_ev .mp4169.29M
|   └──第2节 pgn网络搭建   
|   |   ├──6-2随堂课件及代码 .zip14.96kb
|   |   └──第2节 pgn网络搭建_ev_ev .mp4252.07M
├──第07章 文本生成问题前沿算法   
|   ├──第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要   
|   |   ├──7-1PPT及课堂代码 .zip2.95M
|   |   └──第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要_ev_ev .mp4249.92M
|   └──第2节 7-2抽取式摘要   
|   |   ├──7-2随堂代码 .zip79.66M
|   |   └──第2节 7-2抽取式摘要_ev_ev .mp4178.84M
├──第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署   
|   ├──第1节 8-1项目总结以及模型部署   
|   |   ├──8-1随堂课件及PPT .zip1.37M
|   |   ├──8-1作业要求 .txt0.27kb
|   |   └──第1节 8-1项目总结以及模型部署_ev_ev .mp4230.76M
|   └──第2节 8-2代码讲解与演示   
|   |   ├──8-2随堂课件代码 .zip337.59kb
|   |   └──第2节 8-2代码讲解与演示_ev_ev .mp4222.89M
├──第09章 试题知识点标注-项目课程简介   
|   ├──第1节 9-1项目介绍和课程安排   
|   |   ├──9-1课堂资料 .zip5.90M
|   |   ├──第1节 9-1项目介绍和课程安排-1_ev_ev .mp489.33M
|   |   ├──第1节 9-1项目介绍和课程安排-2_ev_ev .mp465.95M
|   |   └──第1节 9-1项目介绍和课程安排-3_ev_ev .mp482.53M
|   └──第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战   
|   |   ├──9-2课堂代码 .zip24.21kb
|   |   └──第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战_ev_ev .mp4182.56M
├──第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用   
|   ├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践   
|   |   ├──10-1随堂课件 .zip3.91M
|   |   ├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-1_ev_ev .mp429.94M
|   |   ├──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-2_ev_ev .mp4150.17M
|   |   └──第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-3_ev_ev .mp490.53M
|   └──第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类   
|   |   ├──10-2随堂代码 .zip679.68kb
|   |   └──第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类_ev_ev .mp4188.49M
├──第11章 试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用   
|   ├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类   
|   |   ├──11-1随堂课件 .zip5.59M
|   |   ├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-1_ev_ev .mp499.97M
|   |   ├──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-2_ev_ev .mp470.81M
|   |   └──第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-3_ev_ev .mp490.52M
|   └──第2节 11-2Text CNN多标签分类实现   
|   |   ├──11-2随堂代码 .zip7.22M
|   |   └──第2节 11-2Text CNN多标签分类实现_ev_ev .mp4155.53M
├──第12章 试题知识点标注- 预训练语言模型初识   
|   ├──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍   
|   |   ├──12-1随堂课件 .zip15.66M
|   |   ├──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-1_ev_ev .mp493.64M
|   |   └──第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-2_ev_ev .mp4256.06M
|   └──第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解   
|   |   ├──12-2随堂代码 .zip92.68kb
|   |   └──第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解_ev_ev .mp4214.33M
├──第13章 试题知识点标注- 预训练语言模型进阶   
|   ├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解   
|   |   ├──13-1课堂PPT .zip5.49M
|   |   ├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-1_ev_ev .mp498.61M
|   |   ├──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-2_ev_ev .mp4105.32M
|   |   └──第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-3_ev_ev .mp4123.11M
|   └──第2节 13-2 bert文本分类实战   
|   |   ├──13-2课堂代码 .zip721.95kb
|   |   ├──第2节 13-2 bert文本分类实战-1_ev_ev .mp410.47M
|   |   ├──第2节 13-2 bert文本分类实战-2_ev_ev .mp44.51M
|   |   ├──第2节 13-2 bert文本分类实战-3_ev_ev .mp4382.42kb
|   |   └──第2节 13-2 bert文本分类实战-4_ev_ev .mp4182.87M
├──第14章 试题知识点标注- 预训练语言模型实战   
|   ├──第1节 14-1预训练语言模型实战   
|   |   ├──14-1课堂PPT .zip11.34M
|   |   ├──第1节 14-1预训练语言模型实战 -1_ev_ev .mp4108.52M
|   |   ├──第1节 14-1预训练语言模型实战-2_ev_ev .mp493.10M
|   |   └──第1节 14-1预训练语言模型实战-3_ev_ev .mp4118.91M
|   └──第2节 14-2bert实现多标签分类   
|   |   ├──14-2课堂代码 .zip170.41kb
|   |   ├──第2节 14-2bert实现多标签分类-1_ev_ev .mp411.98M
|   |   └──第2节 14-2bert实现多标签分类-2_ev_ev .mp4222.79M
├──第15章 试题知识点标注-gpu与分布式机器学习   
|   ├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习   
|   |   ├──15-1课堂PPT .pdf30.50M
|   |   ├──15-1课堂作业 .txt0.12kb
|   |   ├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习-1_ev_ev .mp4111.53M
|   |   ├──第1节 15-1gpu与分布式机器学习-2_ev_ev .mp4100.00M
|   |   └──第1节 15-1gpu与分布式机器学习-3_ev_ev .mp468.15M
|   └──第2节 15-2Gcn文本分类   
|   |   ├──15-2随堂代码 .zip68.88M
|   |   └──第2节 15-2Gcn文本分类_ev_ev .mp4162.44M
├──第16章 试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导   
|   ├──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导   
|   |   ├──16-1课堂PPT .pptx6.65M
|   |   ├──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-1_ev_ev .mp4118.35M
|   |   └──第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-2_ev_ev .mp4196.40M
|   └──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读   
|   |   ├──16-2课堂代码 .zip6.88M
|   |   ├──16-2实体抽取与关系整理 论文解读-5_ev .mp458.35M
|   |   ├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-1_ev_ev .mp4166.57M
|   |   ├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-2_ev_ev .mp42.39M
|   |   ├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-3_ev_ev .mp47.92M
|   |   ├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-4_ev_ev .mp46.10M
|   |   ├──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-6_ev_ev .mp47.15M
|   |   └──第2节 16-2实体抽取与关系整理 论文解读-7_ev_ev .mp48.58M
├──第17章 视频分段-项目课程简介 ＆基础算法   
|   ├──第1节 17-1视频分段-项目课程简介 ＆基础算法   
|   |   ├──17-1课前预习资料 .pptx32.41kb
|   |   ├──17-1课堂PPT 代码 公式 合集 (2) .zip1.19M
|   |   ├──17-1作业要求详情 (2) .zip65.51kb
|   |   └──第1节 17-1视频分段-项目课程简介 ＆基础算法_ev_ev .mp4254.09M
|   └──第2节 17-2动态规划与EM算法实践   
|   |   ├──17-2课堂代码 .zip9.15kb
|   |   └──第2节 17-2动态规划与EM算法实践_ev_ev .mp4225.92M
├──第18章 视频分段-中文分词(一)   
|   ├──第1节 18-1视频分段-中文分词(一)   
|   |   ├──18-1课堂PPT·公式 .zip1.55M
|   |   ├──18-1作业要求 .txt0.15kb
|   |   └──第1节 18-1视频分段-中文分词(一)_ev_ev .mp4266.28M
|   └──第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现   
|   |   ├──18-2课堂代码 .zip456.50kb
|   |   └──第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现_ev_ev .mp4128.21M
├──第19章 视频分段-中文分词(二)   
|   ├──第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)   
|   |   ├──19-1课堂PPT .pptx404.98kb
|   |   ├──19-1课堂代码 .zip0.81kb
|   |   ├──19-1课堂作业 .txt0.19kb
|   |   └──第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)_ev_ev .mp4253.81M
|   └──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读   
|   |   ├──19-2课堂代码 .zip6.00M
|   |   ├──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-1_ev_ev .mp4206.34M
|   |   ├──第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-2_ev_ev .mp420.78M
|   |   └──第一十九章第2节： 研讨课补充内容_ev_ev .mp455.73M
├──第20章 视频分段-命名实体识别ner   
|   ├──第1节 20-1命名实体识别ner   
|   |   ├──20-1课堂PPT .pptx1.36M
|   |   ├──20-1课堂作业 .txt0.15kb
|   |   └──第1节 20-1命名实体识别ner_ev_ev .mp4311.67M
|   └──第2节 20-2 NER实战   
|   |   ├──20-2 NER实战 研讨课-2_ev_ev .mp47.93M
|   |   ├──20-2 NER实战 研讨课_ev_ev .mp4113.98M
|   |   └──20-2课堂代码 .zip8.97M
├──第21章 视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习   
|   ├──第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习   
|   |   ├──21-1课堂PPT .zip6.42M
|   |   └──第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习_ev_ev .mp4296.16M
|   └──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化   
|   |   ├──20200229 .zip152.90kb
|   |   ├──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-1_ev_ev .mp42.67M
|   |   └──第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-2_ev_ev .mp4204.23M
├──第22章 视频分段-纠错系统   
|   ├──第1节 22-1视频分段-纠错系统   
|   |   ├──第1节 22-1视频分段-纠错系统_ev_ev .mp4274.68M
|   |   └──纠错 .pptx3.24M
|   └──第2节 22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读   
|   |   ├──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-1_ev_ev .mp435.04M
|   |   ├──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-2_ev_ev .mp448.96M
|   |   ├──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-3_ev_ev .mp449.75M
|   |   └──22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读_ev_ev .mp4104.92M
├──第23章 视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索   
|   ├──第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索   
|   |   └──第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索_ev_ev .mp4312.99M
|   └──第2节 23-2句法分析实战   
|   |   └──第2节 23-2句法分析实战_ev_ev .mp4171.11M
└──第24章 视频分段-项目总结   
|   ├──第1节 24-1语音识别简介、激活函数优化器对比、模型压缩等   
|   |   └──第1节 24-1语音识别简介、激活函数_优化器对比、模型压缩等_ev_ev .mp4283.56M
|   └──第2节 24-2rasa框架对话入门实践   
|   |   └──第2节 24-2rasa框架对话入门实践_ev_ev .mp4130.87M



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randy_1981 发表于 2022-6-12 06:42:36

谢谢分享百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师

lf1988103 发表于 2022-6-12 12:01:15

谢谢分享百度飞

busixianyu 发表于 2022-6-12 19:54:30

非常感谢分享

neun 发表于 2022-6-12 20:29:52

谢谢分享

李才哥 发表于 2022-6-18 08:15:18

大胜多负少大范德萨范德萨范德萨范德萨发

Czxxx 发表于 2022-6-22 16:47:03


谢谢分享百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师

大神code 发表于 2022-7-2 11:18:12

很好，感谢

TkShow 发表于 2022-7-6 15:14:10

很好，感谢

yfx9919 发表于 2022-7-17 23:19:13

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