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自然語言處理(NLP)培訓(xùn)班

自然語言處理(NLP)培訓(xùn)班

自然語言處理(NLP)培訓(xùn)班
課程級別高級 培訓(xùn)周期一周以內(nèi)
培訓(xùn)時間白天班
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自然語言處理(NLP)培訓(xùn)班
課程說明
課程級別 高級
培訓(xùn)周期 一周以內(nèi)
上課時間 白天班
上課地址 北京市豐臺夏家胡同育芳園東里3號樓B座
學(xué)習(xí)目標(biāo)
課程中通過細(xì)致講解,使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括:
1.掌握NLP基礎(chǔ);
2.關(guān)鍵詞提取與文本分類方法
3.文本向量化與句法分析方法
4.NLP與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相應(yīng)算法;
5.理解并掌握Tensorflow框架。
課程簡介

關(guān)于舉辦自然語言處理(NLP)培訓(xùn)班的通知

培訓(xùn)地點

北京

上海

培訓(xùn)時間

10月

11-15日

12月

20-24日

一、 培訓(xùn)收益

課程中通過細(xì)致講解,使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括:

1.掌握NLP基礎(chǔ);

2.關(guān)鍵詞提取與文本分類方法

3.文本向量化與句法分析方法

4.NLP與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相應(yīng)算法;

5.理解并掌握Tensorflow框架。

二、 培訓(xùn)特色

本次培訓(xùn)從實戰(zhàn)的角度對自然語言處理(NLP)進(jìn)行了的剖析,并結(jié)合實際案例分析和探討NLP的應(yīng)用場景,給NLP相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。

三、 日程安排

日程

培訓(xùn)模塊

培訓(xùn)內(nèi)容

上午

NLP入門與基礎(chǔ)介紹(一)

1. NLP的基本概念

2. NLP的發(fā)展歷程

3. NLP主要研究方向

1) 句法語義分析

2) 信息抽取

3) 文本挖掘

4) 機器翻譯

5) 信息檢索

6) 問答系統(tǒng)

7) 對話系統(tǒng)

下午

NLP入門與基礎(chǔ)介紹(二)

4. NLP的基礎(chǔ)

1) 分詞

2 正向大匹配算法

2 逆向大匹配算法

2 雙向大匹配算法

2 基于N-gram語言模型的分詞

2 基于HMM的分詞方法

2 基于CRF的分詞法法

2) 文本基本處理

2 文本提取

2 正在表達(dá)式

2 本文統(tǒng)計

3) 詞性標(biāo)注

2 基于大熵的詞性標(biāo)注

2 基于統(tǒng)計大概率輸出詞性

2 基于HMM詞性標(biāo)注

2 基于CRF的詞性標(biāo)注

4) 命名實體識別

2 基于CRF的命名實體識別

5. 案例

1) 在線中文分詞系統(tǒng)實戰(zhàn)

2) 命名實體識別接口開發(fā)

3) 基于詞性標(biāo)注的關(guān)鍵詞提取

第二天

上午

關(guān)鍵詞提取與文本分類(一)

1. 關(guān)鍵詞提取概述

2. 關(guān)鍵詞提取算法

1) TF-IDF

2) LSA/LSI算法

3) PLSA算法

4) LDA算法

第二天

下午

關(guān)鍵詞提取與文本分類(二)

3. 文本分類算法

1) 樸素貝葉斯

2) 線性分類器

3) 支持向量機

4) Bagging模型

5) Boosting模型

6) 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4. 案例

1) 新聞主題提取

2) 新聞分類實戰(zhàn)

第三天

上午

文本向量化與句法分析(一)

1. 文本向量化概述

2. 文本向量化常用算法

1) 詞袋算法

2) HashTF算法

3) Word2Vec算法

4) Glove算法

第三天

下午

文本向量化與句法分析(二)

3. 句法分析概述

4. 句法分析常用算法

1) PCFG算法

2) 條件隨機場算法

5. 案例

1) 文本情感分析的開發(fā)示例

2) 基于依存句法分詞的問句相似度計算

第四天

上午

NLP與深度學(xué)習(xí)(一)

1. 深度學(xué)習(xí)概述

1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2) 損失函數(shù)

3) 梯度下降

2. 深度學(xué)習(xí)常用算法

1) CNN

2) RNN

3) GRU

4) LSTM

第四天

下午

NLP與深度學(xué)習(xí)(二)

3. Tensorflow框架學(xué)習(xí)

1) Tensorflow簡介

2) Tensorflow安裝

3) Tensorflow基礎(chǔ)使用

2 圖(graphs)

2 會話(session)

2 張量(tensor)

2 變量(Variable)

4) Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用

5) Tensorflow中各種優(yōu)化器的介紹

4. 案例

1) 基于CNN的文本分類

2) 基于RNN的歌詞生成

3) 基于LSTM的機器翻譯

4) 基于Seq2Seq的問答系統(tǒng)

第五天

業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

四、 授課

覃老師 上海大學(xué)物理學(xué)碩士,創(chuàng)業(yè)公司合伙人,技術(shù)總監(jiān)。機器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年開發(fā)研究經(jīng)驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項圖像,語音,nlp,相關(guān)的人工智能實際項目,研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項專利。同時具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗,講課通熟易懂,代碼風(fēng)格簡潔清晰。

楊老師 計算機博士,目前就職于中科院某研究所,長期從事深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)研究工作,在NLP與CV領(lǐng)域有很深造詣,主持多項科技專項,并帶領(lǐng)團(tuán)隊深入研發(fā)并落地,XXX視頻監(jiān)控與分析系統(tǒng)、XXX輿情監(jiān)控系統(tǒng)、XXX智能對話系統(tǒng)及 XXX森林防火無人機跟拍系統(tǒng)等。申請發(fā)明專利2項、部級科技進(jìn)步二等獎一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發(fā)表多篇文章。

趙老師 計算機博士,目前主要研究方向包括電子、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持自然科學(xué)基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。已在《管理科學(xué)學(xué)報》、《系統(tǒng)工程學(xué)報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等國內(nèi)外刊物和學(xué)術(shù)會議發(fā)表論文90多篇,其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務(wù)智能(第四版)》、《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角(第三版)》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐返榷嗖俊?/span>

五、 培訓(xùn)費用

培訓(xùn)費9800元/人(含培訓(xùn)費、場地費、考試證書費、資料費、學(xué)習(xí)期間午餐),食宿可統(tǒng)一安排,費用自理。請學(xué)員帶身份證復(fù)印件一張。

本課程由中國信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《自然語言處理(NLP)工程師》證書,證書查詢:www.zpedu.com; 證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明,以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

六、 報名回執(zhí)(自然語言處理(NLP))


單位名稱

(開名稱)


快遞地址


郵編


聯(lián) 系 人


職位




Email


傳真


學(xué)員姓名

身份證號

(做證書使用)



培訓(xùn)地點

是否住宿

鈴鐺
課程內(nèi)容以實際授課為準(zhǔn)

溫馨提示

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    • 公交線路: 67路,69路,483路,地鐵首經(jīng)貿(mào)站