===============课程介绍===============

这门课程旨在帮助学员领先AI行业，深度掌握NLP技能。以下是我在学习过程中的体验和感受。这门课程涵盖了NLP的许多方面，包括自然语言处理的基础知识、文本分类、文本生成、机器翻译、问答系统等等。在这个领域，百度是一家领先的公司，因此这个课程也提供了许多有关百度NLP技术的案例研究和实践经验。

这个课程注重实践，通过课堂讲解、案例分析、编程实战等多种形式，帮助学员深入理解NLP的各个方面。课程设置了许多实践项目，让学员通过编写代码来应用所学知识，这对于学习NLP技能非常有帮助。我认为这个课程是一门非常实用和有价值的课程。通过学习这门课程，我对NLP技术有了更深入的理解，也掌握了一些实践技能。同时，这个课程也为我提供了一些SEO方面的启示。我相信这些知识和技能会在我的职业生涯中发挥重要作用。

===============课程章节目录===============


第01章 问答摘要与推理-项目简介
第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec
第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq
第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq
第05章 问答摘要与推理-模型训练
第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization
第07章 文本生成问题前沿算法
第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署
第09章 试题知识点标注-项目课程简介
第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用
第11章 试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用
第12章 试题知识点标注- 预训练语言模型初识
第13章 试题知识点标注- 预训练语言模型进阶
第14章 试题知识点标注- 预训练语言模型实战
第15章 试题知识点标注-gpu与分布式机器学习
第16章 试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
第17章 视频分段-项目课程简介 ＆基础算法
第18章 视频分段-中文分词(一)
第19章 视频分段-中文分词(二)
第20章 视频分段-命名实体识别ner
第21章 视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习
第22章 视频分段-纠错系统
第23章 视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索
第24章 视频分段-项目总结


===============课程详细目录===============


(1)\第01章 问答摘要与推理-项目简介
(2)\第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec
(3)\第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq
(4)\第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq
(5)\第05章 问答摘要与推理-模型训练
(6)\第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization
(7)\第07章 文本生成问题前沿算法
(8)\第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署
(9)\第09章 试题知识点标注-项目课程简介
(10)\第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用
(11)\第11章 试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用
(12)\第12章 试题知识点标注- 预训练语言模型初识
(13)\第13章 试题知识点标注- 预训练语言模型进阶
(14)\第14章 试题知识点标注- 预训练语言模型实战
(15)\第15章 试题知识点标注-gpu与分布式机器学习
(16)\第16章 试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
(17)\第17章 视频分段-项目课程简介 ＆基础算法
(18)\第18章 视频分段-中文分词(一)
(19)\第19章 视频分段-中文分词(二)
(20)\第20章 视频分段-命名实体识别ner
(21)\第21章 视频分段-深度学习在NER中的应用 和 半监督学习
(22)\第22章 视频分段-纠错系统
(23)\第23章 视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索
(24)\第24章 视频分段-项目总结
(25)\第01章 问答摘要与推理-项目简介\第1节 1-1项目和课程内容介绍
├─Lecture-01.pdf
├─第1节 1-1项目和课程内容介绍.mp4
(26)\第01章 问答摘要与推理-项目简介\第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解
├─Lecture-2.pdf
├─第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解.mp4
(27)\第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec\第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec
├─第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec.mp4
├─随堂代码.zip
├─随堂资料.txt
(28)\第02章 问答摘要与推理-代码实操Word2vec\第3节 2-2项目研讨课Ⅰ
├─第3节 2-2项目研讨课I.mp4
(29)\第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq\第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)
├─Lecture-02-seq2seq-attention.pdf
├─第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention).mp4
(30)\第03章 问答摘要与推理-Seq2Seq\第2节 3-2项目研讨课Ⅱ
├─第2节 3-2项目研讨课Ⅱ.mp4
├─课堂PPT及代码.zip
(31)\第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq\第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现
├─4-1课堂讲义及代码.zip
├─第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现.mp4
(32)\第04章 问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq\第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建
├─20191013研讨课.zip
├─第2节 作业指导：预训练词向量与embedding搭建.mp4
(33)\第05章 问答摘要与推理-模型训练\第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择
├─lecture-3.ipynb.zip
├─第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择.mp4
(34)\第05章 问答摘要与推理-模型训练\第2节 5-2Model搭建
├─20191020PPT及代码.zip
├─5-2PPT.pptx
├─第2节 5-2Model搭建.mp4
(35)\第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization\第1节 抽提式文本摘要相关算法详解
├─6-1PPT及随堂代码.zip
├─第1节 抽提式文本摘要相关算法详解.mp4
(36)\第06章 问答摘要与推理-Extractive Text Summarization\第2节 pgn网络搭建
├─6-2随堂课件及代码.zip
├─第2节 pgn网络搭建.mp4
(37)\第07章 文本生成问题前沿算法\第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要
├─7-1PPT及课堂代码.zip
├─第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要.mp4
(38)\第07章 文本生成问题前沿算法\第2节 7-2抽取式摘要
├─7-2随堂代码.zip
├─第2节 7-2抽取式摘要.mp4
(39)\第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署\第1节 8-1项目总结以及模型部署
├─8-1作业要求.txt
├─8-1随堂课件及PPT.zip
├─第1节 8-1项目总结以及模型部署.mp4
(40)\第08章 问答摘要与推理- 项目代码部署\第2节 8-2代码讲解与演示
├─8-2随堂课件代码.zip
├─第2节 8-2代码讲解与演示.mp4
(41)\第09章 试题知识点标注-项目课程简介\第1节 9-1项目介绍和课程安排
├─9-1课堂资料.zip
├─第1节 9-1项目介绍和课程安排-1.mp4
├─第1节 9-1项目介绍和课程安排-2.mp4
├─第1节 9-1项目介绍和课程安排-3.mp4
(42)\第09章 试题知识点标注-项目课程简介\第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战
├─9-2课堂代码.zip
├─第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战.mp4
(43)\第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用\第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践
├─10-1随堂课件.zip
├─第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-1.mp4
├─第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-2.mp4
├─第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-3.mp4
(44)\第10章 试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用\第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类
├─10-2随堂代码.zip
├─第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类.mp4
(45)\第11章 试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用\第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类
├─11-1随堂课件.zip
├─第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-1.mp4
├─第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-2.mp4