课程简介

本课程是以项目实战为切入点的,主要讲解NLP项目-人工智能辅助信息抽取,CV项目图像分割深度学习实战,推荐系统项目-电影推荐系统,医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目.学习本课程前需要了解掌握一些机器学习的基础概念,比如监督学习,损失函数,过拟合等.

课程目录

• 01.【试听CV项目】1.1-背景介绍_
• 02.【试听CV项目】1.2.1-图像初步-可视化_
• 03.【试听】算法工作分享——1面试准备_
• 04.开营仪式——老师部分_
• 05.开营仪式——班主任部分_
• 06.【基础课—机器学习项目】第一周第一节：业务需求问题_
• 07.【基础课—机器学习项目】第一周第二节：数据介绍_
• 08.【基础课—机器学习项目】第二周第一节：数据预处理_
• 09.【基础课一机器学习项目】第二周第二节：算法选型第一次课_
• 10.【基础课一机器学习项目】第二周第二节：算法选型第二次课_
• 11.【基础课一机器学习项目】第二周第三节：模型部署_
• 12.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节Ⅰ课程导读_
• 13.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节Ⅱ知识图谱的概念与应用_
• 14.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节Ⅲ信息抽取构建知识图谱实例_
• 15.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第二节正则表达式与AC自动机算法讲解与应用_
• 16.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅰ中文自然语言处理基础_
• 17.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅱ命名实体识别详解_
• 18.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅲ隐马尔可夫模型与维特比算法_
• 19.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第四节：条件随机场_
• 20.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.1深度学习NLP问题_
• 21.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.2文本表示_
• 22.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.3文本特征抽取_
• 23.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.4常见NLP任务模型结构_
• 24.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.5 bilstm-crf模型介绍_
• 25.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.6 bilstm-crf实战_
• 26.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.7 关系抽取介绍_
• 27.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.8 PCNN介绍_
• 28.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.9 PCNN实战_
• 29.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.1 图像预训练模型_
• 30.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.2 NLP预训练模型_
• 31.【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.1-背景介绍_
• 32.【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.3 信息抽取深度学习综述_
• 33.【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.1-图像初步-可视化_
• 34.【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.2-图像初步-图像运算_
• 35.【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.3-训练数据准备_
• 36.【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-1-深度学习代码框架_
• 37.【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-2-pytorch基础知识_
• 38.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.1-模版代码概述-A_
• 39.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.1-模版代码概述-B_
• 40.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.2-调参基础篇_
• 41.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.3-选择损失函数_
• 42.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.4-选择优化算法和学习率_
• 43.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周-2.5-调参-总结_
• 44.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.6-U-Net理论课_
• 45.【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.7-DeepLabv3理论课_
• 46.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.1-改进络结构-a_
• 47.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.1-改进络结构-b_
• 48.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.1-改进络结构-c_
• 49.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.1-改进络结构-d_
• 50.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.2-尝试各种训练_
• 51.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.3-梯度累积法_
• 52.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.4-选择模型权重_
• 53.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-U-Net理论课进阶-迁移学习_
• 54.【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-U-Net理论课进阶-注意机制_
• 55.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-a_
• 56.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-b_
• 57.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.2-图像增-a_
• 58.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.2-图像增-b_
• 59.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.2-图像增-c_
• 60.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.3-bad_
• 61.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——1面试准备_
• 62.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——2工作日常_
• 63.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——3职业前景_
• 64.【推荐系统项目一电影推荐项目】1.1：推荐系统简介
• 65.【推荐系统项目一电影推荐项目】1.2： 简单的电影推荐
• 66.【推荐系统项目一电影推荐项目】1.3： IMDB评分
• 67.【推荐系统项目一电影推荐项目】1.4：基于内容推荐
• 68.【推荐系统项目一电影推荐项目】1.5：协同过滤算法
• 69.【推荐系统项目】2.1criteo ctr_
• 70.【推荐系统项目】2.2FM&FFM_
• 71.【推荐系统项目】2.3Wide&Deep_
• 72.【推荐系统项目】2.4DeepFM_
• 73.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时0：项目先导课_
• 74.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时1：数据获取—爬虫_
• 75.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时2：数据处理_
• 76.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时3：BiLSTM+CRF_
• 77.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时4：NLP前沿技术讲解_
• 78.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时5：Neo4j_
• 79.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时6：图表征学习_
• 80.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时7：图表征算法代码学习_
• 81.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时8：项目总结_
• 82.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容：额外的LSTM_
• 83.【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容：额外的python编码_