使用深度学习的现代自然语言处理(NLP)学习教程

使用TensorFlow 2实现情感分析、语音识别、翻译、问答和问答

你会学到什么
Python入门，到更高级的概念，如面向对象编程、装饰器、生成器，甚至像Numpy & Matplotlib这样的专用库
掌握机器学习和机器学习开发生命周期的基础知识。
线性回归、逻辑回归和从头构建的神经网络。
TensorFlow安装，基础知识和用TensorFlow 2训练神经网络。
卷积神经网络，现代神经网络，用TensorFlow 2训练对象识别模型。
递归神经网络，现代RNNs，用TensorFlow 2训练情感分析模型。
神经机器翻译、问题回答、图像字幕、情感分析、语音识别
部署具有谷歌云功能的深度学习模型。

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）|大小:10.96 GB |时长:28小时32分


要求
基础数学
没有编程经验。

在本课程中，我们将探讨核心深度学习概念，并应用我们的知识，使用Python编程语言和TensorFlow 2解决自然语言处理中的现实问题。我们将解释核心的机器学习主题，如线性回归，逻辑回归，多类分类和神经网络。如果你已经到了这一步，这意味着你有兴趣掌握NLP的深度学习，并利用你的技能解决实际问题。你可能已经有一些关于机器学习、自然语言处理或深度学习的知识，或者你可能是第一次接触深度学习。Modern Natural Language Processing(Nlp) Using Deep Learning.

你来自哪一端并不重要，因为在本课程结束时，你将成为一名拥有丰富实践经验的专家。你将利用从本课程中学到的知识完成几个项目，如情感分析、机器翻译、问答、图像字幕、语音识别等等。如果你愿意在你的职业生涯中更进一步，这个课程是为你而设的，我们非常乐意帮助你实现你的目标！


这门课程是由Neuralearn提供给你的。您将掌握以下不同的概念。机器学习基础。基本python编程基于任务选择机器模型错误制裁线性回归逻辑回归多类回归神经网络训练和优化性能测量验证和测试在Python中从头构建机器学习模型。过拟合和欠拟合ShufflingEnsemblingWeight初始化数据不平衡学习速率去归一化超参数调整传感器流安装使用TensorFlow 2Imagenet使用TensorFlow卷积神经网络进行训练vggnetsresnetsince options netsmobilenetseefficientnetstranstransfer学习和优化数据增强回调使用TensorboardIMDB数据集情感分析进行监控递归神经网络。lstmgru 1d convolution bi directional rnn word 2 vec machine translation attention Model transformer network vision transformers LSH attention image captioning question answering Bert Model hugging face部署具有Google Cloud功能的深度学习模型

本课程面向:对NLPNLP从业者应用深度学习感兴趣的初级Python开发人员，他们希望了解如何使用深度学习构建和训练最新的自然语言处理模型。任何希望掌握深度学习基础知识并使用TensorFlow 2中的最佳实践为NLP实践深度学习的人。为想要掌握事物如何在引擎盖下工作的NLP实践者提供深度学习。尽情享受吧！！！


概览

第一部分:导言

第一讲欢迎

第2讲概述

关于本课程的第3讲

第2部分:基本Python编程

第4讲Python安装

第5讲变量和基本运算符

第6讲条件语句

第7课循环

第八讲方法

第9讲对象和类

第10讲运算符重载

第11讲方法类型

第12讲遗传

第13讲封装

第14讲多态性

第15讲装修工

第16讲发电机

第17讲数字包

第18讲Matplotlib简介

第3部分:机器学习简介

第19讲任务-机器学习开发生命周期

第20讲数据-机器学习开发生命周期

第21讲模型-机器学习开发生命周期

第22讲错误制裁-机器学习开发生命周期

第23讲线性回归

第24讲逻辑回归

第25讲线性回归实践

第26讲逻辑回归实践

第27讲优化

第28讲绩效评估

第29讲验证和测试

第30讲Softmax回归-数据

第31讲Softmax回归建模

第32讲Softmax回归-错误制裁

第33讲Softmax回归-训练和优化

第34讲Softmax回归-性能测量

第35讲神经网络-建模

第36讲神经网络-错误制裁

第37讲神经网络-训练和优化

第38讲培训和优化实践

第39讲神经网络-性能测量

第40讲神经网络-验证和测试

第41讲解决过拟合和欠拟合

第42讲洗牌

第43讲组装

第44讲重量初始化

第45讲数据不平衡

第46讲学习率衰减

第47讲标准化

第48讲超参数调谐

第49讲课堂练习

第4部分:TensorFlow 2简介

第50讲张量流装置

第51讲张量流简介

第52讲张量流基础

第53讲用TensorFlow训练神经网络

第5部分:TensorFlow 2深度自然语言处理简介

第54讲情感分析数据集

第55讲Imdb数据集代码

第56讲递归神经网络

第57讲培训和优化，评估

第58讲嵌入

第59讲LSTM

第60讲GRU

第61讲1D卷积

第62讲双向RNNs

第63讲Word2Vec

第64讲Word2Vec练习

第65讲RNN计划

第6部分:使用TensorFlow 2的神经机器翻译

第66讲Fre-Eng数据集和任务

第67讲序列对序列模型

第68讲模型排序的训练序列

第69讲绩效测量- BLEU评分

第70讲测试序列到序列模型

第71讲注意力机制- Bahdanau注意力

第72讲变形金刚理论

第73讲用TensorFlow构建变压器2

第74讲文本标准化项目

第七部分:使用TensorFlow 2回答问题

第75讲理解问答

第76讲班数据集

第77讲班数据集准备

第78讲语境-答案网络

第79讲培训和优化

第80讲数据扩充

第81讲LSH注意

第82讲伯特模型

第83讲伯特实践

第84讲GPT聊天机器人

第8部分:自动语音识别

第85讲什么是自动语音识别

第86讲LJ-语音数据集

第87讲傅立叶变换

第88讲短时傅里叶变换

第89讲Conv – CTC模式

第90讲语音转换器

第91讲音频分类项目

第9部分:图像字幕

第92讲Flickr 30k数据集

第93讲CNN-变压器模型

第94讲培训和优化

第95讲视觉变形金刚

第96讲OCR项目

第10部分:发布具有谷歌云功能的模型

第97讲简介

第98讲模型准备

第99讲部署

初学Python的开发者对深度学习很好奇。，希望掌握事物如何在幕后工作的深度学习实践者，任何希望掌握深度学习基础知识并使用TensorFlow中的最佳实践实践深度学习的人。，自然语言处理从业者，他们希望了解如何使用深度学习来构建和训练最先进的NLP模型。

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