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自然語言處理(NLP)

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舉辦時間:
  • 深圳 2019-10-24
自然語言處理(NLP)
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自然語言處理(NLP)課程,旨在幫助對自然語言處理進行全面的剖析,并給從業人員進行自然語言指導以啟迪;了解關鍵詞提取文本分類的方法,以及NLP基礎;深度學習相應的算法和技術,對語言的處理進行基礎性的了解和深入學習,識得自然語言的魅力。
自然語言文本分類深度學習案例分析

自然語言處理(NLP)課程特色與背景

一、 培訓收益
   課程中通過細致講解,使學員掌握該技術的本質。具體收益包括:
1.掌握NLP基礎;
2.關鍵詞提取與文本分類方法
3.文本向量化與句法分析方法
4.NLP與深度學習
相關內容導讀“深度學習”
人工智能:走進企業的體驗式學習  北京 2018/8/23(3天)

人工智能:走進企業的體驗式學習培訓,闡述人工智能中最關鍵的深度學習神經網絡理論,然后全體學員一起走進某國家工程實驗室,與第一線人工智能技術人員進行面對面交流探討,不僅理解人工智能技術,更提升一種獲取知識的能力,是一種更廣博的能力提升,這也是本課程最重要的宗旨。

技術的相應算法;
5.理解并掌握Tensorflow框架。
二、 培訓特色
   本次培訓從實戰的角度對自然語言處理(NLP)進行了全面的剖析,并結合實際案例分析
相關內容導讀“案例分析”
最新招投標采購政策解讀、爭議解決及投標文件編制、電子招投標流程解析與經典案例分析高級研修班  北京 2018/8/21(2天)

最新招投標采購政策解讀、爭議解決及投標文件編制、電子招投標流程解析與經典案例分析高級培訓,使學員掌握分析招標采購人員的心理及招標采購流程的方法,利用與招標方的前期接觸傳遞價值來影響對方的傾向性,熟悉政府采購、招標投標等相關領域的法律法規的文件內容及文件精神,熟悉政府采購招投標的流程和步驟。

全面項目管理  北京 2018/8/22(3天)

全面項目管理課程培訓,以美國項目管理協會PMI的《項目管理知識體系指南》PMBOK為核心內容,通過大量的實際案例分析和練習,使參加者理解并掌握國際先進的項目管理模式、方法、工具和技能,規范企業的項目管理行為,快速提高企業的項目管理水平。

有效溝通技巧  蘇州 2018/8/22(1天)

有效溝通技巧課程培訓,豐富的案例分析與討論,學員在仿真的環境下學習,從而提高學員的實戰能力,溝通的意義決定于對方的反應,溝通和團隊合作,學員將進行小組討論、游戲、角色扮演,并有機會親自體驗、演練其所學的知識和技能。

財務法律必備與合同審核課程  武漢 2018/8/23(2天)

財務法律必備培訓圍繞財務工作密切相關的法律問題,根據講師為企業提供法律服務的經驗,通過案例分析和講解,輔導企業及財務人員拓展財務法律知識,提供財務合同風險防范能力,了解作為財務人員必須具備的法律體系,將財務和法律有機結合達到融會貫通。

和探討NLP的應用場景,給NLP相關從業人員以指導和啟迪。

課程大綱

日程
培訓模塊
培訓內容
第一天
上午
NLP入門與基礎介紹(一)
1.   NLP的基本概念
2.   NLP的發展歷程
3.   NLP主要研究方向
1)   句法語義分析
2)   信息抽取
3)   文本挖掘
4)   機器翻譯
5)   信息檢索
6)   問答系統
7)   對話系統
第一天
下午
NLP入門與基礎介紹(二)
4.   NLP的基礎
1)   分詞
2  正向最大匹配算法
2  逆向最大匹配算法
2  雙向最大匹配算法
2  基于N-gram語言模型的分詞
2  基于HMM的分詞方法
2  基于CRF的分詞法法
2)   文本基本處理
2  文本提取
2  正在表達式
2  本文統計
3)   詞性標注
2  基于最大熵的詞性標注
2  基于統計最大概率輸出詞性
2  基于HMM詞性標注
2  基于CRF的詞性標注
4)   命名實體識別
2  基于CRF的命名實體識別
5.   案例
1)   在線中文分詞系統實戰
2)   命名實體識別接口開發
3)   基于詞性標注的關鍵詞提取
第二天
上午
關鍵詞提取與文本分類(一)
1.   關鍵詞提取概述
2.   關鍵詞提取算法
1)   TF-IDF
2)   LSA/LSI算法
3)   PLSA算法
4)   LDA算法
第二天
下午
關鍵詞提取與文本分類(二)
3.   文本分類算法
1)   樸素貝葉斯
2)   線性分類器
3)   支持向量機
4)   Bagging模型
5)   Boosting模型
6)   淺層神經網絡
4.   案例
1)   新聞主題提取
2)   新聞分類實戰
第三天
上午
文本向量化與句法分析(一)
1.   文本向量化概述
2.   文本向量化常用算法
1)   詞袋算法
2)   HashTF算法
3)   Word2Vec算法
4)   Glove算法
第三天
下午
文本向量化與句法分析(二)
3.   句法分析概述
4.   句法分析常用算法
1)   PCFG算法
2)   條件隨機場算法
5.   案例
1)   文本情感分析的開發示例
2)   基于依存句法分詞的問句相似度計算
第四天
上午
NLP與深度學習(一)
1.   深度學習概述
1)   神經網絡
2)   損失函數
3)   梯度下降
2.   深度學習常用算法
1)   CNN
2)   RNN
3)   GRU
4)   LSTM
第四天
下午
NLP與深度學習(二)
3.   Tensorflow框架學習
1)   Tensorflow簡介
2)   Tensorflow安裝
3)   Tensorflow基礎使用
2  圖(graphs)
2  會話(session)
2  張量(tensor)
2  變量(Variable)
4)   Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用
5)   Tensorflow中各種優化器的介紹
4.   案例
1)   基于CNN的文本分類
2)   基于RNN的歌詞生成
3)   基于LSTM的機器翻譯
4)   基于Seq2Seq的問答系統
第五天
業內經驗交流

課程主講

覃老師  
   上海大學物理學碩士,創業公司合伙人,技術總監。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通熟易懂,代碼風格簡潔清晰。
楊老師
   計算機博士,目前就職于中科院某研究所,長期從事深度學習與機器學習研究工作,在NLP與CV領域有很深造詣,主持多項科技專項,并帶領團隊深入一線研發并落地,XXX視頻監控與分析系統、XXX輿情監控系統、XXX智能對話系統及 XXX森林防火無人機跟拍系統等。申請發明專利2項、部級科技進步二等獎一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發表多篇文章。
趙老師  
   計算機博士,目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等國內外刊物和學術會議發表論文90多篇,其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務智能(第四版)》、《商務智能 數據分析的管理視角(第三版)》、《數據挖掘實用案例集》等多部。
備  注

課程費用:9800元/人(含培訓費、場地費、考試證書費、資料費、學習期間午餐),食宿可統一安排,費用自理。請學員帶身份證復印件一張。

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  • 電子郵件:
  • kf#cnbm.net.cn    fy1288#vip.163.com(發郵件時請將#改為@)
課程主題:
自然語言處理(NLP)
課程編號:265555 
*開課計劃:
  • 深圳 2019-10-24
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