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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第1章課程簡介
1-1課程簡介
1-2環(huán)境配置
第2章NLP常用工具包實戰(zhàn)
2-1Python字符串處理
2-2正則表達式基本語法
2-3正則常用符號
2-4常用函數(shù)介紹
2-5NLTK工具包簡介
2-6停用詞過濾
2-7詞性標注
2-8數(shù)據(jù)清洗實例
2-9Spacy工具包
2-10名字實體匹配
2-11恐怖襲擊分析
2-12統(tǒng)計分析結果
2-13結巴分詞器
2-14詞云展示
第3章Pandas工具包實戰(zhàn)
3-1Pandas概述
3-2Pandas基本操作
3-3Pandas索引
3-4groupby操作
3-5數(shù)值運算
3-6對象操作
3-7對象操作
3-8merge操作
3-9顯示設置
3-10數(shù)據(jù)透視表
3-11時間操作
3-12時間序列操作
3-13Pandas常用操作
3-14Pandas常用操作
3-15Groupby操作延伸
3-16字符串操作
3-17索引進階
3-18Pandas繪圖操作
3-19大數(shù)據(jù)處理技巧
第4章案例實戰(zhàn)：商品信息可視化與文本分析
4-1任務概述
4-2商品類別劃分
4-3商品類別可視化展示
4-4描述長度對價格的影響
4-5詞云展示
4-6tf-idf結果
4-7降維可視化展示
4-8聚類與主題模型
第5章貝葉斯算法
5-1貝葉斯算法概述
5-2貝葉斯推導實例
5-3貝葉斯拼寫糾錯實例
5-4垃圾郵件過濾實例
5-5貝葉斯實現(xiàn)拼寫檢查器
第6章新聞分類任務實戰(zhàn)
6-1文本分析與關鍵詞提取
6-2相似度計算
6-3新聞數(shù)據(jù)與任務簡介
6-4TF-IDF關鍵詞提取
6-5LDA建模
6-6基于貝葉斯算法進行新聞分類
第7章HMM隱馬爾科夫模型
7-1馬爾科夫模型
7-2隱馬爾科夫模型基本出發(fā)點
7-3組成與要解決的問題
7-4暴力求解方法
7-5復雜度計算
7-6前向算法
7-7前向算法求解實例
7-8Baum-Welch算法
7-9參數(shù)求解
7-10維特比算法
第8章HMM工具包實戰(zhàn)
8-1hmmlearn工具包
8-2工具包使用方法
8-3中文分詞任務
8-4實現(xiàn)中文分詞
第9章走進深度學習-神經(jīng)網(wǎng)絡算法
9-1深度學習概述
9-2挑戰(zhàn)與常規(guī)套路
9-3用K近鄰來進行分類
9-4超參數(shù)與交叉驗證
9-5線性分類
9-6損失函數(shù)
9-7正則化懲罰項
9-8softmax分類器
第10章神經(jīng)網(wǎng)絡整體架構
10-1最優(yōu)化形象解讀
10-2最優(yōu)化問題細節(jié)
10-3反向傳播
10-4整體架構
10-5實例演示
10-6過擬合解決方案
第11章語言模型
11-1語言模型
11-2N-gram模型
11-3詞向量
11-4神經(jīng)網(wǎng)絡模型
11-5Hierarchical Softmax
11-6CBOW模型實例
11-7CBOW求解目標
11-8銻度上升求解
11-9負采樣模型
第12章使用Gemsim構建詞向量
12-1使用Gensim庫構造詞向量
12-2維基百科中文數(shù)據(jù)處理
12-3Gensim構造word2vec模型
12-4測試模型相似度結果
第13章基于word2vec的分類任務
13-1影評情感分類
13-2基于詞袋模型訓練分類器
13-3準備word2vec輸入數(shù)據(jù)
13-4使用gensim構建word2vec詞向量
第14章NLP-文本特征方法對比
14-1任務概述
14-2詞袋模型
14-3詞袋模型分析
14-4TFIDF模型
14-5word2vec詞向量模型
14-6深度學習模型
第15章遞歸網(wǎng)絡模型
15-1遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）概述
15-2RNN網(wǎng)絡細節(jié)
15-3LSTM網(wǎng)絡架構
第16章卷積網(wǎng)絡模型
16-1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
16-2卷積層解釋
16-3卷積計算過程1
16-4pading與strid
16-5卷積參數(shù)共享
16-6池化層原理
第17章Tensorflow基本操作
17-1Tensorflow簡介與安裝
17-2Tensorflow中的變量
17-3變量常用操作
17-4實現(xiàn)線性回歸算法
17-5Mnist數(shù)據(jù)集簡介
17-6邏輯回歸算法
第18章Tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
18-1神經(jīng)網(wǎng)絡結構
18-2卷積網(wǎng)絡結構基本定義
18-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡迭代
18-4Cifar-10圖像分類任務
第19章RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)
19-1RNN網(wǎng)絡基本架構
19-2實現(xiàn)RNN網(wǎng)絡架構
19-3RNN實現(xiàn)自己的小demo
19-4RNN預測時間序列
第20章項目實戰(zhàn)：CNN應用于文本分類任務
20-1CNN應用于文本分類任務
20-2文本分類任務特征定義
20-3卷積網(wǎng)絡定義
20-4完成預測分類任務
第21章項目實戰(zhàn)：LSTM情感分析
21-1RNN網(wǎng)絡架構
21-2LSTM網(wǎng)絡架構
21-3案例：使用LSTM進行情感分類
21-4情感數(shù)據(jù)集處理
21-5基于word2vec的LSTM模型
第22章項目實戰(zhàn)：NLP-相似度模型
22-1任務概述
22-2數(shù)據(jù)展示
22-3正負樣本制作
22-4數(shù)據(jù)預處理
22-5網(wǎng)絡模型定義
22-6基于字符的訓練
22-7基于句子的相似度訓練
第23章Seq2Seq網(wǎng)絡架構
23-1Seq2Seq網(wǎng)絡基本架構
23-2Seq2Seq網(wǎng)絡應用
23-3Seq2Seq基本模型
23-4Attention機制
第24章項目實戰(zhàn)：對話機器人
24-1效果演示
24-2參數(shù)配置與數(shù)據(jù)加載
24-3數(shù)據(jù)處理
24-4詞向量與投影
24-5seq網(wǎng)絡
24-6網(wǎng)絡訓練
第25章項目實戰(zhàn)：動手打造自己的輸入法
25-1數(shù)據(jù)準備
25-2網(wǎng)絡結構概述
25-3加載數(shù)據(jù)
25-4訓練測試模型
第26章項目實戰(zhàn)：機器人
26-1任務概述與環(huán)境配置
26-2參數(shù)配置
26-3數(shù)據(jù)預處理模塊
26-4batch數(shù)據(jù)制作
26-5RNN模型定義
26-6完成訓練模塊
26-7訓練唐詩生成模型
26-8測試唐詩生成效果
第27章項目實戰(zhàn)：NMT機器翻譯框
27-1機器翻譯框架概述
27-2參數(shù)設置
27-3數(shù)據(jù)加載
27-4網(wǎng)絡結構定義
27-5訓練模型
第28章項目實戰(zhàn)：LSTM時間序列預測任務
28-1時間序列模型
28-2網(wǎng)絡結構與參數(shù)定義
28-3構建LSTM模型
28-4訓練模型與效果展示
28-5多序列預測結果
28-6股票數(shù)據(jù)預測
28-7數(shù)據(jù)預處理
28-8預測結果展示
第29章項目實戰(zhàn)：Keras文本分類實戰(zhàn)
29-1文本數(shù)據(jù)讀取預處理
29-2基本模型
29-3Embeeding-layer效果
29-4準備詞向量數(shù)據(jù)
29-5詞嵌入訓練結果
29-6加入LSTM層效果
29-7加入卷積層效果
29-8參數(shù)調優(yōu)
第30章項目實戰(zhàn)：地址郵編多序列任務
30-1數(shù)據(jù)與目標
30-2字符表制作
30-3數(shù)據(jù)讀取
30-4數(shù)據(jù)增強
30-5網(wǎng)絡模型
30-6測試效果
第31章項目實戰(zhàn)：基于Keras的序列網(wǎng)絡實戰(zhàn)
31-1網(wǎng)絡模型解讀
31-2數(shù)據(jù)介紹與讀取
31-3配置文件制作
31-4編碼器模型
31-5解碼器模型
31-6制作訓練batch數(shù)據(jù)
31-7測試數(shù)據(jù)準備
31-8完成測試模塊
第32章項目實戰(zhàn)：Keras實戰(zhàn)模板總結
32-1模板目錄結構
32-2模型與訓練結構
32-3評論數(shù)據(jù)集與任務目標
32-4數(shù)據(jù)準備
32-5模型整體架構
32-6準備模型
32-7訓練網(wǎng)絡
32-8多標簽訓練