老钱《自然语言处理》实战训练营-Seq2Seq+Attention(附源码)

课程目标:自然语言处理进阶Seq2Seq+Attention+自动文摘

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共8课时,共30分钟
现价¥106.00
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

自然语言处理进阶Seq2Seq+Attention+自动文摘

适用人群

具备机器视觉导论基础;了解自然语言处理的基本概念;熟悉Python

课程简介

 《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例掌握《Seq2Seq+Attention》

       

     Seq2Seq+Attention一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速掌握Seq2Seq+Attention项目。全面覆盖经典的场景,如自动文文摘等


  课程特色   

          1.案例驱动:专题技术,完整案例;

          2.源码操作:内含完整程序源码和数据集;

          3.实战指引:覆盖《Seq2Seq+Attention》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《Seq2Seq+Attention》建设方法论,迅速掌握Seq2Seq+Attention的开发过程。

          

     适合人群


         1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理,想要转型NLP的IT老兵。

         2.具备Python基础,熟悉机器学习的基础理论

         3.具备自然语言处理的基础知识



    部分课件展示:


    

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    具体课程大纲如下:



1.Seq2Seq+Attention模型原理介绍与应用场景

2.Seq2Seq+Attention模型与LSTM的关系

案例实践:Tensorflow、Keras 自动文摘:   基于Seq2Seq+Attention模型的Textsum模型

1.项目背景介绍

2.案例语料与数据介绍

3.案例模型搭建

4.模型训练

5.模型参数优化

6.模型部署

7.模型优化


第一章Attention与Seq2seq基本原理介绍
3节13分钟
1-1Attention模型的基本原理 [免费试看]
05:59
1-2文本Attention模型基本原理
05:54
1-3Seq2Seq原理介绍
01:08
第二章Seq2Seq+Attention案例实战-自动文摘系统
5节17分钟
2-1项目背景介绍
01:07
2-2项目环境准备
01:08
2-3Seq2SeqTensorFlow源码
03:29
2-4Seq2Seq+Attention源码
03:00
2-5模型训练与应用
08:48
讲师介绍
Jack Qian
讲师评分3.3分
楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证讲师,Cloudera认证大数据管理员;多年大数据行业经验,原联想电商大数据平台负责人,主要科研方向为数据科学,在自然语言处理领域有资深的经验,参与过多个百亿级别得大数据项目,操作过真正得大数据集群。并拥有咨询、大数据产品设计、商务等多方面得资深经验。擅长Spark、Hadoop等平台架构,讲课风格幽默风趣、实战为主。
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