NLP自然语言处理技术高级工程师培训(北京,9月24-27日) 北京

mand04 2020-7-28 269

NLP自然语言处理技术高级工程师培训(北京,9月24-27日)

【举办单位】北京曼顿培训网   

【咨询电话】4006820825   010-56133998  13810210257

【培训日期】

北京,2020年6月21-24日;北京,2020年9月24-27日

上海,2020年10月27-30日;北京,2020年12月26-29日

杭州,2021年1月24-27日

【培训地点】北京、杭州、上海

【培训对象】

1.系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2.牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。

3.政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。

4.高校、科研院所牵涉到人工智能与机器学习的项目负责人。

【课程大纲】

模块一 NLP和深度学习发展概况和最新动态 

1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术

2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索

模块二 NLP与PYTHON编程 

3. Python环境搭建及开发工具安装

4. NLP常用PYTHON开发包的介绍

5. Jieba安装、介绍及使用

6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用

7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用

模块三 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 

08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用

09. 准确分词之加载自定义字典分词

10. 准确分词之动态调整词频和字典

11. 词性标注代码实现及信息提取

12. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别

13. TextRank算法原理介绍

14. 基于TextRank关键词提取

模块四 句法与文法 

16. 依存句法与语义依存分析

17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等)

18. 名词短语块挖掘

19. 自定义语法与CFG

模块五 N-GRAM文本挖掘 

20. N-GRAM算法介绍

21. N-GRAM生成词语对

22. TF-IDF算法介绍应用

23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM

模块六 表示学习与关系嵌入 

24. 语言模型

25. 词向量

26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax

27. 深入理解Word2vec算法负采样

28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练

模块七 深度学习之卷积神经网络 

29. BP神经网络

30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络

31. CNN文本分类

32. CNN文本分类算法模块

33. CNN文本分类模型详解数据预处理

34. CNN文本分类模型测试与部署

模块八 深度学习之递归神经网络 

35. 递归网络

36. LSTM

37. LSTM文本分类原理

38. LSTM文本分类代码架构

39. LSTM文本分类代码详解

40. LSTM文本分类模型预测与部署

模块九 特定领域命名实体识别NER技术 

41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍

42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范

43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点

44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计

45. 数据的采集,清洗,数据机器自动标注及转化为深度学习格式

46. 模型本地Lib库封装

47. 部署tensorflow训练好的模型为云服务

48. 算法设计及代码实现

49. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)

【讲师介绍】

  张老师,曼顿培训网资深讲师。阿里大数据高级专家,国内资深的大数据、Python技术专家,在Python技术编程、NLP自然语言处理、CV领域有很深造诣技术进行了多年的深入的研究,更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用,曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。同时具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

【费用及报名】

1、费用:培训费7800元(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。

2、报名咨询:4006820825  010-56133998  56028090  13810210257   鲍老师

3、报名流程:电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函

4、备注:如课程已过期,请访问我们的网站,查询最新课程

5、详细资料请访问北京曼顿培训网: (每月在全国开设四百多门公开课,欢迎报名学习)

 


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