资源介绍：

AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：

自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识

机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等

文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示

语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成、语音识别等任务

实体识别和关系抽取：了解实体识别和关系抽取的基本方法和算法，能够从文本中提取出命名实体和实体之间的关系

情感分析和情感推理：熟悉情感分析的方法和技术，能够判断文本中的情感倾向，并进行情感推理

机器翻译和问答系统：了解机器翻译和问答系统的基本原理和方法，能够实现基于NLP的自动翻译和问答功能

除了以上的必备技能外，作为AI工程师在NLP领域还需要具备数据处理和清洗、模型评估和调优、算法优化等相关技能。总之，稀牛的AI人工智能工程师-NLP必备技能旨在帮助工程师全面掌握NLP领域的知识和技术，能够应用于实际的项目中

课程目录

• 01-自然语言处理基础知识与操作
• 第二章英文文本处理与解析
• 【实战】nltk工具库英文文本处理案例
• 【实战】spacy工具库英文文本处理案例
• 【实战】基于python的英文文本相似度比对
• 【实战】简易文本情感分析器构建
• 英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等
• 章概述
• 章小结
• 第三章中文文本处理与解析
• jieba工具库介绍
• 【实战】python新闻网站关键词抽取
• 【实战】python中文文本清洗、处理与可视化
• 章概述
• 章小结
• 中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram
• 中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等
• 第一章自然语言处理基础
• 模式匹配与正则表达式
• 文本数据、字、词、term
• 一章概述
• 一章小结
• 字符串处理
• 字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换
• 02-语言模型与应用
• 第二章统计语言模型与神经语言模型构建
• 【实战】kenlm工具库使用及语言模型生成
• 【实战】基于kenlm的简易拼写纠错
• 【实战】基于pytorch的语言模型训练
• 基于rnn的神经语言模型
• 基于统计的语言模型构建
• 章概述
• 章小结
• 第一章语言模型与应用
• ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别
• ngram语言模型
• 假设性独立与联合概率链规则
• 章概述
• 章小结
• 考核作业
• 课件与代码
• 03-文本表示
• 第二章-文本表示进阶
• 01章概述
• 02-预训练在图像领域的应用
• 03-elmo基于上下文的word embedding
• 04-gpt transformer建模句子信息
• 05-bert 预训练双向transformer
• 06-基于bert进行fine-tuning
• 07章小结
• 第一章-文本词与句的表示
• 01章概述
• 02-文本表示概述
• 03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf
• 04-文本分布式表示：word2vec
• 05-【实战】python中文文本向量化表示
• 06-【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配
• 07章小结
• 考核作业
• 04-文本分类
• 第二章-文本分类深度学习模型与实战
• 01章概述
• 02-词嵌入与fine-tuning
• 03-基于卷积神经网络的文本分类
• 04-基于lstm的文本分类
• 05-transformerself-attention介绍
• 06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类
• 07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型
• 08章小结
• 第一章-文本分类机器学习模型与实战
• 01章概述
• 02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类
• 03-逻辑回归 _svm与文本分类
• 04-facebook fasttext原理与操作
• 05-【实战】python中文新闻分类
• 06-【实战】基于fasttext的文本情感分析
• 07章小结
• 考核作业
• 05-文本主题抽取与表示
• 第一章-文本主题抽取与表示
• 01章小结
• 02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取
• 03-监督学习与文本打标签
• 04-无监督学习与lda主题模型
• 05基于python的中文关键词抽取与可视化
• 06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现
• 07章小结
• 考核作业
• 06-序列到序列模型
• 第一章-序列到序列模型与应用
• 01章概述
• 02-从rnn到seq2seq模型
• 03-编码解码模型
• 04-seq2seq模型详解
• 05-注意（attention）机制
• 06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解
• 07-基于seq2seq的文本摘要生成实现
• 08章总结
• 考核作业
• 07-文本生成
• 第一章-文本生成与自动创作
• 01章概述
• 02-基于rnn lstm的语言模型回顾
• 03-基于语言模型的文本生成原理
• 04-【实战】基于lstm的唐诗生成器
• 05-基于seq2seq的文本序列生成原理
• 06-【实战】基于seq2seq的对联生成器
• 07章小结
• 考核作业
• 08-机器翻译
• 第一章-机器翻译：双语翻译
• 01-统计机器翻译
• 02-基于seq2seq的机器翻译模型
• 03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
• 04-来自Google的Transformer模型
• 09-聊天机器人
• 第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手
• 01-基于内容匹配的聊天机器人
• 02-基于seq2seq的聊天机器人
• 10-视觉文本任务：看图说话
• 01-看图说话问题与实现
• 1.1 本章概述
• 1.2 “看图说话”问题介绍
• 1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理
• 1.4 注意力模型与“看图说话”优化
• 1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化
• 1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现
• 1.7 本章小结
• 02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现
• 2.1 本章概述
• 2.2 视觉问答机器人问题介绍
• 2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案
• 2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案
• 2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型
• 2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现
• 2.7 本章小结
• 11-文本相似度计算与文本匹配问题
• 01-文本相似度计算与文本匹配问题
• 1.1 本章概述
• 1.2 文本相似度问题与应用
• 1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec
• 1.4 【实战】编辑距离计算python实现
• 1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断
• 1.6 【实战】词向量word averaging
• 1.7 本章小结
• 第1章文本相似度问题与应用场景
• 02-基于深度学习的文本语义匹配
• 2.1 本章概述
• 2.2 基于深度学习的句子相似度模型
• 2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解
• 2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解
• 2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取
• 2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例
• 2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例
• 2.8 本章小结
• 第2章基于深度学习的文本语义匹配