NLP 实战高手课

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资源名称：
NLP 实战高手课

资源目录：
极客时间-NLP 实战高手课
├──  01-50
│   ├──  01丨课程介绍.mp4
│   ├──  02丨内容综述.mp4
│   ├──  03丨AI概览：宣传片外的人工智能.mp4
│   ├──  04丨AI项目流程：从实验到落地.mp4
│   ├──  05丨NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向.mp4
│   ├──  06丨NLP应用：智能问答系统.mp4
│   ├──  07丨NLP应用：文本校对系统.mp4
│   ├──  08丨NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4
│   ├──  09丨深度学习框架：选择合适的深度学习框架？10丨深度学习与硬件：CPU.mp4
│   ├──  11丨深度学习与硬件：GPU.mp4
│   ├──  12丨深度学习与硬件：TPU.mp4
│   ├──  13丨AI项目部署：基本原则.mp4
│   ├──  14丨AI项目部署：框架选择.mp4
│   ├──  15丨AI项目部署：微服务简介.mp4
│   ├──  16丨统计学基础：随机性是如何改变数据拟合的本质的？.mp4
│   ├──  17丨神经网络基础：神经网络还是复合函数.mp4
│   ├──  18丨神经网络基础：训练神经网络.mp4
│   ├──  19丨神经网络基础：神经网络的基础构成.mp4
│   ├──  20丨Embedding简介.mp4
│   ├──  21丨RNN简介：马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
│   ├──  22丨RNN简介：RNN和LSTM.mp4
│   ├──  23丨CNN：卷积神经网络是什么？.mp4
│   ├──  24丨环境部署：如何构建简单的深度学习环境？.mp4
│   ├──  25丨PyTorch简介：Tensor和相关运算.mp4
│   ├──  26丨PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？.mp4
│   ├──  27丨PyTorch简介：如何构造神经网络？.mp4
│   ├──  28丨文本分类实践：如何进行简单的文本分类？.mp4
│   ├──  29丨文本分类实践的评价：如何提升进一步的分类效果？.mp4
│   ├──  30丨经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力.mp4
│   ├──  31丨表格化数据挖掘基本流程：看看现在的数据挖掘都是怎么做的？.mp4
│   ├──  32丨Pandas 简介：如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4
│   ├──  33丨Matplotlib 简介：如何进行简单的可视化分析？.mp4
│   ├──  34丨半自动特征构建方法：Target Mean Encoding.mp4
│   ├──  35丨半自动特征构建方法：Categorical Encoder.mp4
│   ├──  36丨半自动特征构建方法：连续变量的离散化.mp4
│   ├──  37丨半自动特征构建方法：Entity Embedding.mp4
│   ├──  38丨半自动构建方法：Entity Embedding的实现.mp4
│   ├──  39丨半自动特征构建方法：连续变量的转换.mp4
│   ├──  40丨半自动特征构建方法：缺失变量和异常值的处理.mp4
│   ├──  41丨自动特征构建方法：Symbolic learning和AutoCross简介.mp4
│   ├──  42丨降维方法：PCA、NMF 和 tSNE.mp4
│   ├──  43丨降维方法：Denoising Auto Encoders.mp4
│   ├──  44丨降维方法：Variational Auto Encoder.mp4
│   ├──  45丨变量选择方法.mp4
│   ├──  46丨集成树模型：如何提升决策树的效果47丨集成树模型：GBDT和XgBoost的数学表达.mp4
│   ├──  48丨集成树模型：LightGBM简介.mp4
│   ├──  49丨集成树模型：CatBoost和NGBoost简介.mp4
│   └──  50丨神经网络建模：如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建：ResidualConnection和DenseConnection.mp4
├──  100丨WikiSQL任务简介.mp4
├──  101丨ASDL和AST.mp4
├──  102丨Tranx简介.mp4
├──  103丨LambdaCaculus概述.mp4
├──  104丨Lambda-DCS概述.mp4
├──  105丨InductiveLogicProgramming：基本设定.mp4
├──  107丨增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4
├──  108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4
├──  109丨Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？.mp4
├──  110丨Rainbow：如何改进Q-learning算法？.mp4
├──  111丨PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4
├──  112丨A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4
├──  113丨Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4
├──  114丨MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中.mp4
├──  115丨DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient：轨迹生成方法.mp4
├──  117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
├──  118丨AutoML网络架构举例.mp4
├──  119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
├──  120丨DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题.mp4
├──  121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？.mp4
├──  122丨LeNAS：如何搜索搜索space.mp4
├──  123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数.mp4
├──  124丨Learning to optimize：是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4
├──  125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
├──  126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4
├──  127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？.mp4
├──  128丨AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4
├──  129丨IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法.mp4
├──  130丨COMAAgent之间的交流.mp4
├──  131丨多模态表示学习简介.mp4
├──  132丨知识蒸馏：如何加速神经网络推理.mp4
├──  133丨DeepGBM：如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4
├──  134丨文本推荐系统和增强学习.mp4
├──  135丨RL训练方法集锦：简介.mp4
├──  136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4
├──  137丨PPO算法.mp4
├──  138丨Reward设计的一般原则.mp4
├──  139丨解决SparseReward的一些方法.mp4
├──  140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning.mp4
├──  141丨增强学习中的探索问题.mp4
├──  142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4
├──  143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning.mp4
├──  144丨Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征.mp4
├──  145丨Quora问题等价性案例学习：深度学习模型.mp4
├──  146丨文本校对案例学习.mp4
├──  147丨微服务和Kubernetes简介.mp4
├──  148丨Docker简介.mp4
├──  149丨Docker部署实践.mp4
├──  150丨Kubernetes基本概念.mp4
├──  151丨Kubernetes部署实践.mp4
├──  152丨Kubernetes自动扩容.mp4
├──  153丨Kubernetes服务发现.mp4
├──  154丨Kubernetes Ingress.mp4
├──  155丨Kubernetes健康检查.mp4
├──  156丨Kubernetes灰度上线.mp4
├──  157丨Kubernetes Stateful Sets.mp4
├──  158丨Istio简介：Istio包含哪些功能？.mp4
├──  159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4
└──  160丨结束语.mp4
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mayongz2023

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

sean2023

正需要，支持楼主大人了！

sakura_dmz

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leonardshen

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Sophomores

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policy12

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bigboy909

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lakewang

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lovesky4

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