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曙海教學(xué)優(yōu)勢
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第一課：概率論和貝葉斯方法
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1.1?概率和分布
1.2?條件概率 1.3?貝葉斯法則 1.4?獨立性假設(shè)和樸素貝葉斯方法 1.5?樸素貝葉斯的不足 練習(xí)：
如何自動發(fā)現(xiàn)新詞
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第二課：機器學(xué)習(xí)典型方法
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2.1?線性回歸
2.2?梯度下降法和牛頓法 2.3?支持向量機 2.4?無監(jiān)督學(xué)習(xí) 2.5 EM算法直觀體驗
2.6 馬爾科夫理論
練習(xí)： 實現(xiàn)一個信用評級模型
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第三課：自然語言理解的基礎(chǔ)
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3.1?分詞?
3.2?詞性和命名實體標(biāo)注 3.3? 句法分析 3.4?語言模型 練習(xí)： 分別用普通語料和金融領(lǐng)域語料實現(xiàn)語言模型，體會其效果區(qū)別
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第四課：自然語言處理經(jīng)典任務(wù)
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4.1?詞的共現(xiàn)和相關(guān)
4.2?文本分類和聚類 4.3?信息檢索? 4.4?意圖識別 4.5?情感分析 4.6 自動問答
練習(xí)： 實現(xiàn)一個酒店評論分類模型
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第五課：人工智能的重要基礎(chǔ)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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5.1?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么
5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么不同
5.3?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 5.4?反向傳播的原理和問題 5.5?CNN和RNN 5.6 深度學(xué)習(xí)的一些有趣任務(wù)（詞向量、語言模型等） |
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第六課：深度學(xué)習(xí)實踐體驗
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6.1?python介紹
6.2?tensorflow介紹 6.3 大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)
練習(xí)： 閱讀ANN實現(xiàn)手寫識別模型的代碼，并嘗試增加一層網(wǎng)絡(luò)實驗效果
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分組討論：
1.?你的部門如何更好的使用NLP—頭腦風(fēng)暴 2.?使用場景模擬 3. NLP方案設(shè)計 |
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