NLP 实战高手课

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    [LV.9]以坛为家II

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    NLP 实战高手课,夸克网盘资源,免费下载。
    NLP (全称 Natural Language Processing,即自然语言处理) 被誉为“人工智能皇冠上的明珠”,它在电商、翻译、金融、智能硬件、医疗等各个行业已经有了越来越广泛的应用。
    很多人认为,NLP 已经迎来了属于它的黄金时代。相应的,各个企业对 NLP 工程师的需求也越来越多。
    但是,如果想成为一个 NLP 领域的高手,仅仅会调用几个开源框架,调一调参数,显然是不够的。由于 NLP 本身的复杂性,仅仅停留在对一些技术领域的浅层理解或者跟着论文照做,你很难在实际工作中取得理想的效果。
    因此,本课程在内容设计上,将打破常规,打造一门有理论深度同时兼具实战性的课程。我们希望通过这个课程,让你对 NLP 领域的相关技术和解决方案有一个更系统和深入的了解,最终让你能够独立完成一个 NLP 项目的开发、部署全流程,并掌握进一步的自我学习和独立解决问题的能力。

    ├── 01-50
    ├── 51-99
    ├── 100丨WikiSQL任务简介.mp4
    ├── 101丨ASDL和AST.mp4
    ├── 102丨Tranx简介.mp4
    ├── 103丨LambdaCaculus概述.mp4
    ├── 104丨Lambda-DCS概述.mp4
    ├── 105丨InductiveLogicProgramming:基本设定.mp4
    ├── 107丨增强学习的基本设定:增强学习与传统的预测性建模有什么区别?.mp4
    ├── 108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4
    ├── 109丨Q-learning:如何进行Q-learning算法的推导?.mp4
    ├── 110丨Rainbow:如何改进Q-learning算法?.mp4
    ├── 111丨PolicyGradient:如何进行PolicyGradient的基本推导?.mp4
    ├── 112丨A2C和A3C:如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4
    ├── 113丨Gumbel-trick:如何将离散的优化改变为连续的优化问题?.mp4
    ├── 114丨MCTS简介:如何将“推理”引入到强化学习框架中.mp4
    ├── 115丨DirectPolictyGradient:基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient:轨迹生成方法.mp4
    ├── 117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
    ├── 118丨AutoML网络架构举例.mp4
    ├── 119丨RENAS:如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
    ├── 120丨DifferentiableSearch:如何将NAS变为可微的问题.mp4
    ├── 121丨层次搜索法:如何在模块之间进行搜索?.mp4
    ├── 122丨LeNAS:如何搜索搜索space.mp4
    ├── 123丨超参数搜索:如何寻找算法的超参数.mp4
    ├── 124丨Learning to optimize:是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4
    ├── 125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
    ├── 126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4
    ├── 127丨多代理增强学习概述:什么是多代理增强学习?.mp4
    ├── 128丨AlphaStar介绍:AlphaStar中采取了哪些技术?.mp4
    ├── 129丨IMPALA:多Agent的Actor-Critic算法.mp4
    ├── 130丨COMAAgent之间的交流.mp4
    ├── 131丨多模态表示学习简介.mp4
    ├── 132丨知识蒸馏:如何加速神经网络推理.mp4
    ├── 133丨DeepGBM:如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4
    ├── 134丨文本推荐系统和增强学习.mp4
    ├── 135丨RL训练方法集锦:简介.mp4
    ├── 136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4
    ├── 137丨PPO算法.mp4
    ├── 138丨Reward设计的一般原则.mp4
    ├── 139丨解决SparseReward的一些方法.mp4
    ├── 140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning.mp4
    ├── 141丨增强学习中的探索问题.mp4
    ├── 142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4
    ├── 143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning.mp4
    ├── 144丨Quora问题等价性案例学习:预处理和人工特征.mp4
    ├── 145丨Quora问题等价性案例学习:深度学习模型.mp4
    ├── 146丨文本校对案例学习.mp4
    ├── 147丨微服务和Kubernetes简介.mp4
    ├── 148丨Docker简介.mp4
    ├── 149丨Docker部署实践.mp4

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