资源介绍：

NLP核心急速入门，算法原理深入剖析，快速从新手跨入熟手行列

AI、大模型、智能化等需求井喷，高薪人才一将难求。课程从NLP全局视角出发，从基础到原理，系统全面讲解NLP完整技术栈，同时以大厂真实案例（内容社区和电商APP）驱动教学过程，带你快速掌握NLP核心技术，倍增NLP落地大厂复杂业务应用水平，先人一步跨入AI热门高薪领域

课程目录

• 第1章 课程介绍
• 1-1 课程目标
• 1-2 学习NLP对你有什么帮助
• 1-3 课程重难点
• 1-4 学习建议
• 第2章 语言学与自然语言处理
• 2-1 本章导学
• 2-2 语言的产生：语音、词汇、语法
• 2-3 踏上NLP之旅：什么是自然语言
• 2-4 中文自然语言处理为什么这么难
• 2-5 自然语言处理能解决哪些问题
• 2-6 聊一聊自然语言处理发展史
• 2-7 自然语言处理学习路径
• 2-8 本章小结
• 第3章 从数学原理到机器学习
• 3-1 本章导学
• 3-10 测定模型结果的方法-评估指标
• 3-11 过去进行式：文本分析流程1
• 3-12 过去进行式：文本分析流程2
• 3-13 中文处理的第一个难题：分词
• 3-14 词语的处理：独热编码和词嵌入表示
• 3-15 本章小结
• 3-2 现代自然语言处理的基石-概率论知识介绍
• 3-3 概率论基础：贝叶斯和信息理论
• 3-4 基于概率统计的模型采样知识
• 3-5 从理论走向实践：机器学习是怎么回事（一）
• 3-6 从理论走向实践：机器学习是怎么回事（二）
• 3-7 寻找重要的信息：降维方法
• 3-8 从已知结果中学习未知问题-分类和回归
• 3-9 如何让数据本身分类-聚类算法介绍
• 第4章 由简单单元构建复杂神经网络
• 4-1 本章导学
• 4-10 本章小结
• 4-2 搭积木式的组合变换-激活函数和神经网络思想
• 4-3 神经网络的演进：梯度与反向传播
• 4-4 神经网络中我们可以参与的部分-超参数
• 4-5 优化器和学习率
• 4-6 提高模型效果的方法：归一化
• 4-7 构建线性模型解决温度计示数转换问题
• 4-8 使用深度学习模型解决温度计示数问题（一）
• 4-9 使用深度学习模型解决温度计示数问题（二）
• 第5章 如何用机器学习能力解决自然语言处理问题
• 5-1 本章导学
• 5-10 读懂微调 （finetune），通过小成本改变让模型具备强大的专业能力
• 5-11 生成式AI崛起，像人类一样对话
• 5-12 自然语言处理中常见的评价指标-AUC、BLEU、ROUGE等等有什么区别
• 5-13 高手的秘密，构建丰富的语料库和精选数据集
• 5-14 NLP常用工具介绍，如何站在巨人的肩膀上快速开始我们的工作-anaconda、NLTK、jieba、gensim、scikit-learn
• 5-15 本章小结
• 5-2 文本预处理魔法：分词、停用词和特殊字符消失术
• 5-3 让计算机读懂汉语：用数值表示文本.mp4
• 5-4 基于python的文本预处理封装
• 5-5 改变NLP宇宙的词嵌入技术，word2vec让文本也可以互相运算
• 5-6 内容理解中最常见的分类问题，给文本打标签
• 5-7 自然语言处理中的序列标注问题，发现特定的词语
• 5-8 语言模型的演进，从定向任务到通用模型，让NLP日趋成熟
• 5-9 注意力机制，让模型能够关注重要内容，Attention is all your need
• 第6章 互联网公司如何搭建内容理解体系
• 6-1 本章导学
• 6-10 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制（二）
• 6-11 京东电商下的内容理解与智能创意（一）
• 6-12 京东电商下的内容理解与智能创意（二）
• 6-13 本章小结
• 6-2 互联网公司为什么要做内容理解工作
• 6-3 自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用（一）
• 6-4 自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用（二）
• 6-5 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系（一）
• 6-6 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系（二）
• 6-7 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转（一）
• 6-8 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转（二）
• 6-9 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制（一）
• 第7章 文本相似度检测在内容理解体系中的应用
• 7-1 本章导学
• 7-2 文本相似度检测的类型：长文本短文本、词语句子段落、字符级语义级
• 7-3 在内容理解体系中，相似度检测可以解决哪些问题.mp4
• 7-4 文本相似度检测的效果评估.mp4
• 7-5 使用编辑距离计算词或短语级的文本相似度
• 7-6 使用SIMHASH算法实现海量长文本的相似度计算
• 7-7 使用word2vec解决语义级别的短文本相似问题
• 7-8 本章小结
• 第8章 实体识别在内容理解体系中的应用
• 8-1 本章导学
• 8-10 -3 实体识别代码实战：ner_bilstm_crf
• 8-11 本章小结
• 8-2 实体识别能够帮助我们解决哪些问题
• 8-3 在内容理解体系中借助实体识别搭建基础能力
• 8-4 为实体识别的结果构建评价方案时有哪些可用的指标
• 8-5 了解序列建模的基本模型：循环神经网络（RNN）在自然语言处理中如何发挥作用
• 8-6 延长网络的记忆，长短时记忆网络（LSTM）都对RNN做了哪些改进
• 8-7 从规则到概率，条件随机场CRF算法帮助网络模型认识一般规律
• 8-8 -1 实体识别代码实战：ner_bert_lstm_crf
• 8-9 -2 实体识别代码实战：ner_bert_lstm_crf
• 第9章 文本分类任务在内容理解体系中的应用
• 9-1 本章导学
• 9-10 使用基于word2vec的fasttext工具来解决文本分类的问题
• 9-11 Transformer的衍生品BERT模型如何应用于文本分类
• 9-12 -1 内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
• 9-13 -2 内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
• 9-14 -1在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
• 9-15 -2在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
• 9-16 为我们的企业级分类任务的设计一个可扩展、易调整的算法架构
• 9-17 模型应用的最后一站，如何做分布式工程部署
• 9-2 内容理解中应用最广泛的文本分类有哪些类型
• 9-3 如何在内容理解体系搭建中借助文本分类的力量
• 9-4 文本分类任务效果的评估-离线指标、人工测评、线上效果
• 9-5 文本分类的一个重要应用-情感分析在内容平台的实践
• 9-6 卷积神经网络基础知识
• 9-7 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络1
• 9-8 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络2
• 9-9 动手实践：使用word2vec为数据集构建词向量，并根据词向量寻找相似词
• 第10章 文本提取或生成任务实战
• 10-1 本章导学.
• 10-10 -2 GPT3模型-开创性的生成式预训练模型，对话流畅度获得飞跃提升
• 10-11 InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理1
• 10-12 InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理2
• 10-13 动手实践：借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案1
• 10-14 动手实践：借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案2
• 10-15 动手实践：借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案3
• 10-16 动手实践：借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案4
• 10-17 动手实践：使用GPT2自动生成引人入胜的文本标题
• 10-18 动手实践：生成效果不佳？引入后评估模型来提高生成效果1
• 10-19 动手实践：生成效果不佳？引入后评估模型来提高生成效果2
• 10-2 文本提取与文本生成能够为我们提供哪些能力.
• 10-20 借助ChatGPT的API实现文本摘要提取
• 10-21 本章小结
• 10-3 在内容理解中，我们如何借助文本提取和文本生成能力来搭建我们的能力框架.
• 10-4 没有标准答案的提取和生成任务该如何评估效果
• 10-5 永恒的智慧：探索很老但有用的TFIDF提取技术
• 10-6 从文本到链接：谷歌的TextRank算法如何改变搜索世界
• 10-7 GPT1模型-初代生成式预训练模型，智障但是开创了一个新的方向
• 10-8 GPT2模型-更强大的生成式预训练模型，开始具备工业上的可用性
• 10-9 -1 GPT3模型-开创性的生成式预训练模型，对话流畅度获得飞跃提升
• 第11章 NLP未来展望与课程总结
• 11-1 内容理解与NLP实战课程回顾
• 11-2 大模型时代的AI价值对齐
• 11-3 NLP大模型未来展望
• 11-4 大模型时代下如何学习NLP
• 11-5 继续学习NLP的资源与建议
• 11-6 课程结束语-这是结束，也是开始