Python自然语言处理-BERT实战

课程目标:掌握BERT模型原理与实践方法,基于框架展开项目实战

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4分 共52课时,共7小时55分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握BERT模型原理与实践方法,基于框架展开项目实战

适用人群

人工智能,自然语言处理方向的同学们

课程简介

Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战,提供全部课程资料,包括PPT,数据,代码。

第一章自然语言处理通用框架BERT原理解读
11节1小时36分钟
1-1BERT课程简介 [免费试看]
04:59
1-2BERT任务目标概述 [免费试看]
05:27
1-3传统解决方案遇到的问题 [免费试看]
11:09
1-4注意力机制的作用
06:57
1-5self-attention计算方法
11:25
1-6特征分配与softmax机制
09:20
1-7Multi-head的作用
09:09
1-8位置编码与多层堆叠
07:17
1-9transformer整体架构梳理
10:57
1-10BERT模型训练方法
09:37
1-11训练实例
09:47
第二章谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
12节1小时50分钟
2-1BERT开源项目简介 [免费试看]
07:35
2-2项目参数配置
12:08
2-3数据读取模块
07:40
2-4数据预处理模块
09:37
2-5tfrecord制作
11:35
2-6Embedding层的作用
07:29
2-7加入额外编码特征
09:22
2-8加入位置编码特征
05:12
2-9mask机制
08:49
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.8分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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