黑马-AI大模型NLP自然语言处理保姆级教程
03-视频
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05-资料
01-课件
02-代码
自然语言处理（NLP）知识总结.xmind
NLP阶段大纲.xmind
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PretrainedModel.zip
数据集.rar
NVIDIA_app_v11.0.4.148.exe
08-Tranformer架构和实现.pdf
04-RNN及其变体.pdf
11-迁移学习-下.pdf
02-文本预处理-上.pdf
NLP基础html.zip
05-RNN案例人名分类器.pdf
06-注意力机制介绍.pdf
09-迁移学习-上.pdf
07-案例Seq2Seq英译法案例.pdf
01-自然语言处理概念.pdf
10-迁移学习-中.pdf
12-BERT系列模型.pdf
03-文本预处理-下.pdf
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NLP自然语言处理课程导学.mp4
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自定义的Transformer架构介绍.py
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01.Word2Vec之SkipGram词向量解释(理解).mp4
09.文本分析_标签数据分布查看(理解).mp4
05.FastText_模型参数设定(掌握).mp4
12.文本分析_正负样本长度散点分布(理解).mp4
11.文本分析_句子长度分布分析(理解).mp4
14.文本分析_词汇统计(掌握).mp4
07.WordEmbedding_获取词向量(掌握).mp4
17.文本特征处理_n-gram代码演示(掌握).mp4
18.扩展_如何计算两个文本的相似度(理解).mp4
16.扩展_zip()函数用法解释(理解).mp4
13.扩展_chain()函数介绍(理解).mp4
08.WordEmbedding_查看词向量的相似性(了解).mp4
03.FastText_词向量模型的训练和保存(掌握).mp4
04.FastText_加载_查看_模型效果检验(掌握).mp4
06.WordEmbedding和Word2Vec的区别(理解).mp4
02.FastText_环境搭建(掌握).mp4
10.扩展_map()函数功能介绍(理解).mp4
15.文本分析_高频形容词词云(掌握).mp4
14.Transformer架构图_下(理解).mp4
05.扩展_view()函数演示(理解).mp4
13.Transformer架构图_上(理解).mp4
06.英译法案例_模型训练_完整代码(掌握).mp4
09.英译法案例_模型预测_代码测试(掌握).mp4
11.Transformer框架_由来介绍(了解).mp4
04.英译法案例_模型训练_单批次(掌握).mp4
10.英译法案例_绘制张量图(了解).mp4
12.Transformer架构介绍_文字版(理解).mp4
01.英译法案例_带注意力机制的解码器层_测试代码(理解).mp4
07.英译法案例_模型训练_总结(理解).mp4
08.英译法案例_模型预测_代码实现(掌握).mp4
02.英译法案例_模型搭建_总结(理解).mp4
03.Teacher Forcing_教师强制(理解).mp4
15.完整的Transformer架构搭建_下(掌握).mp4
11.解码器_代码实现及测试(掌握).mp4
13.输出部分_代码测试(理解).mp4
16.Transformer架构测试_上(理解).mp4
06.编码器层_代码实现(掌握).mp4
17.Transformer架构组件介绍(理解).mp4
03.扩展_BN和LN的区别(理解).mp4
05.子层结构搭建_代码测试(理解).mp4
14.完整的Transformer架构搭建_上(掌握).mp4
04.子层结构搭建_代码实现(掌握).mp4
08.编码器_代码实现及测试(掌握).mp4
01.规范化层_代码实现(掌握).mp4
10.解码器层_代码测试(理解).mp4
09.解码器层_代码实现(掌握).mp4
02.规范化层_代码测试(理解).mp4
07.编码器层_代码测试(理解).mp4
18.Transformer架构测试_下(理解).mp4
12.输出部分_代码实现(掌握).mp4
06.英译法案例_数据预处理函数(掌握).mp4
08.英译法案例_获取数据加载器对象(掌握).mp4
09.英译法案例_构建基于GRU的编码器(掌握).mp4
10.英译法案例_测试基于GRU的编码器(理解).mp4
11.英译法案例_基于GRU的无Attention的解码器_思路分析(理解).mp4
01.英译法案例_需求介绍(理解).mp4
05.英译法案例_数据清洗函数(掌握).mp4
04.扩展_配置CUDA环境总结(了解).mp4
15.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_代码实现_上(掌握).mp4
03.英译法案例_如何配置CUDA环境_实操(掌握).mp4
07.英译法案例_构建数据集对象(掌握).mp4
16.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_代码实现_下(掌握).mp4
13.英译法案例_测试基于GRU的无Attention解码器(理解).mp4
12.英译法案例_构建基于GRU解码器(无Attention)(掌握).mp4
02.英译法案例_如何配置CUDA环境及测试(上)(掌握).mp4
14.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_思路分析(掌握).mp4
05.Fasttext优化_数据预处理(掌握).mp4
13.常见的预训练NLP模型介绍(理解).mp4
17.NLP任务_Pipeline方式_完形填空(掌握).mp4
15.NLP任务_Pipeline方式_文本分类(掌握).mp4
09.Fasttext优化_多分类多标签任务(掌握).mp4
02.Fasttext_哈夫曼树介绍(理解).mp4
16.NLP任务_Pipeline方式_特征提取(掌握).mp4
07.Fasttext优化_调整NGram和损失函数(掌握).mp4
04.Fasttext_直接训练_代码实现(掌握).mp4
08.Fasttext优化_自动调参(掌握).mp4
12.迁移学习介绍(理解).mp4
03.Fasttext_负采样介绍(理解).mp4
11.Fasttext_词向量迁移介绍(理解).mp4
14.Transformers库介绍及环境搭建(理解).mp4
01.Fasttext_简介及环境搭建(理解).mp4
10.Fasttext_模型保存和加载(掌握).mp4
06.Fasttext优化_调整训练轮数和学习率(掌握).mp4
10.全球人名分类案例_RNN模型预测(掌握).mp4
04.全球人名分类案例_搭建LSTM和GRU模型(掌握).mp4
11.全球人名分类案例_思路总结(理解).mp4
07.全球人名分类案例_LSTM模型训练(掌握).mp4
05.全球人名分类案例_测试三种模型(理解).mp4
03.全球人名分类案例_测试RNN模型(理解).mp4
01.扩展_LogSoftmax()函数讲解(理解).mp4
08.全球人名分类案例_GRU模型训练(掌握).mp4
06.全球人名分类案例_RNN模型训练(掌握).mp4
02.全球人名分类案例_搭建RNN模型(掌握).mp4
09.全球人名分类案例_三种模型可视化(了解).mp4
10.常见的注意力计算规则介绍(掌握).mp4
03.注意力机制_实现步骤介绍(理解).mp4
08.扩展3_注意力概率分布的计算方式(理解).mp4
13.注意力机制_测试代码(掌握).mp4
06.扩展1_普通的Encoder_Decoder框架(理解).mp4
05.Seq2Seq架构_加入注意力机制(理解).mp4
07.扩展2_加入注意力机制的Encoder_Decoder框架(理解).mp4
14.注意力机制_参数解释(理解).mp4
02.注意力机制_QKV简介(理解).mp4
12.注意力机制_代码实现(掌握).mp4
09.扩展4_软注意力_硬注意力_自注意力机制简介(理解).mp4
01.注意力机制介绍(了解).mp4
04.Seq2Seq架构_任务介绍(理解).mp4
11.扩展_bmm()函数简介(理解).mp4
08.自动模型方式_文本摘要任务(理解).mp4
09.自动模型方式_NER任务(理解).mp4
04.自动模型方式_文本分类任务(掌握).mp4
02.pipeline方式_文本摘要任务(理解).mp4
01.pipeline方式_阅读理解任务(理解).mp4
11.迁移学习_中文分类案例_数据加载(掌握).mp4
05.自动模型方式_特征提取任务(掌握).mp4
07.自动模型方式_阅读理解任务(掌握).mp4
06.自动模型方式_完形填空任务(掌握).mp4
03.pipeline方式_NER任务(理解).mp4
10.具体模型方式_完形填空任务(掌握).mp4
12.迁移学习_中文分类案例_数据预处理(掌握).mp4
08.RNN代码_修改隐藏层及总结(理解).mp4
04.RNN的分类介绍(掌握).mp4
17.RNN人名分类案例_读取数据到内存(掌握).mp4
06.RNN代码_基础版(掌握).mp4
16.RNN人名分类案例_获取全局字母表和国家名(掌握).mp4
01.文本长度规范_代码实现(掌握).mp4
18.RNN人名分类案例_构建数据集对象(掌握).mp4
11.Bi-LSTM模型_介绍(理解).mp4
10.LSTM模型_原理图解(下)_理解.mp4
09.LSTM模型_原理图解(上)_理解.mp4
15. RNN人名分类案例_需求介绍(了解).mp4
19.RNN人名分类案例_构建数据加载器对象(掌握).mp4
14.GRU模型_代码演示(掌握).mp4
13.GRU模型_原理图解(掌握).mp4
05.RNN的模型结构(理解).mp4
02.回译数据增强法介绍(了解).mp4
12.LSTM模型_代码实现(掌握).mp4
07.RNN代码_修改句子长度(理解).mp4
03.RNN模型简介(了解).mp4
08.迁移学习_NSP案例_自定义数据集对象(掌握).mp4
17.GPT模型介绍(理解).mp4
04.迁移学习_中文填空案例_数据预处理(掌握).mp4
13.BERT模型架构介绍(理解).mp4
11.迁移学习_NSP案例_模型训练和评估(掌握).mp4
03.迁移学习_中文分类案例_模型评估(掌握).mp4
16.ELMo模型介绍(理解).mp4
10.迁移学习_NSP案例_模型搭建(掌握).mp4
12.BERT模型介绍(理解).mp4
06.迁移学习_中文填空案例_模型训练(掌握).mp4
14.BERT预训练任务_MLM和NSP介绍(理解).mp4
09.迁移学习_NSP案例_数据预处理(掌握).mp4
15.BERT模型总结(理解).mp4
02.迁移学习_中文分类案例_模型训练(掌握).mp4
05.迁移学习_中文填空案例_模型搭建(掌握).mp4
07.迁移学习_中文填空案例_模型评估(掌握).mp4
01.迁移学习_中文分类案例_模型搭建(掌握).mp4
02.Transformer架构_词嵌入层代码实现(掌握).mp4
04.Transformer架构_位置编码总结(理解).mp4
13.多头注意力机制_原理图(下)_理解.mp4
01.学习Transformer架构的路线(理解).mp4
14.多头注意力机制_代码实现(掌握).mp4
12.多头注意力机制_原理图(上)_理解.mp4
03.Transformer架构_位置编码层原理介绍(理解).mp4
05.Transformer架构_位置编码层_代码实现(掌握).mp4
15.多头注意力机制_代码测试(理解).mp4
09.扩展_掩码张量的可视化(理解).mp4
06.Transformer架构_位置编码层_代码测试(理解).mp4
16.前馈全连接层_代码实现及测试(掌握).mp4
10.扩展_masked_fill()函数介绍(理解).mp4
11.Transformer架构_注意力机制代码实现及测试(掌握).mp4
07.扩展_上三角矩阵演示(理解).mp4
08.扩展_下三角矩阵演示(理解).mp4
10.jieba分词_用户自定义词典(理解).mp4
11.文本预处理_NER和POS解释(理解).mp4
07.jieba分词_全模式介绍(理解).mp4
06.jieba分词_精确模式介绍(掌握).mp4
14.one-hot编码_使用(理解).mp4
01.NLP阶段大纲介绍(理解).mp4
16.word2vec_CBOW原理介绍(理解).mp4
08.jieba分词_搜索引擎模式介绍(掌握).mp4
15.one-hot编码_简单实现思路(掌握).mp4
02.NLP发展简史介绍(了解).mp4
13.one-hot编码_获取(理解).mp4
09.jieba分词_繁体字(理解).mp4
12.文件张量表示法_one-hot编码介绍(理解).mp4
05.如何创建沙箱及关联PyCharm(掌握).mp4
03.NLP应用场景介绍(了解).mp4
04.文本预处理的主要模块介绍(理解).mp4
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