开课吧人工智能第五期nlp人工智能与自然语言处理

├──第一章 人工智能基础
| ├──第10节 机器学习算法（k-means，svm，贝叶斯，随机森林，xgboost 等）
| ├──第11节 动态规划与编辑距离
| ├──第12节 关键词提取，命名实体识别，依存分析，nlp相关任务
| ├──第13节 检索系统 对话系统实例实践与分析
| ├──第14节 面向服务的对话机器人的构建讲解与导引
| ├──第15节 目前人工智能与局限性、前沿 NLP 问题的现状及发展情况
| ├──第16节 深度学习高阶知识
| ├──第17节 项目三
| ├──第18节 项目四
| ├──第1节 基于语法树和概率的AI模型
| ├──第2节 机器学习的初步介绍，简单的线性回归问题时间，梯度下降的介绍
| ├──第3节 机器学习及模型评价初步
| ├──第4节 神经网络及其训练算法介绍
| ├──第5节 Word Embedding与词向量
| ├──第6节 Cnn
| ├──第7节 rnn
| ├──第8节 sequence2sequence 和神经语言模型进阶
| ├──第9节 深度学习的极限以及我们为什么需要传统的机器学习方法
| ├──Cnn_ev.mp4 237.54M
| ├──rnn_ev.mp4 258.15M
| ├──sequence2sequence 和神经语言模型进阶_ev.mp4 249.22M
| ├──Word Embedding与词向量_ev.mp4 598.92M
| ├──动态规划与编辑距离_ev.mp4 284.08M
| ├──关键词提取，命名实体识别，依存分析，nlp相关任务_ev.mp4 277.56M
| ├──机器学习的初步介绍，简单的线性回归问题时间，梯度下降的介绍_ev.mp4 471.86M
| ├──机器学习算法（k-means，svm，贝叶斯，随机森林，xgboost 等）_ev.mp4 370.34M
| ├──基于语法树和概率的AI模型_ev.mp4 259.34M
| ├──检索系统 对话系统实例实践与分析-1_ev.mp4 177.92M
| ├──检索系统 对话系统实例实践与分析-2_ev.mp4 141.50M
| ├──面向服务的对话机器人的构建讲解与导引_ev.mp4 240.59M
| ├──目前人工智能与局限性、前沿 NLP 问题的现状及发展情况_ev.mp4 131.45M
| ├──深度学习的极限以及我们为什么需要传统的机器学习方法_ev.mp4 519.07M
| ├──深度学习高阶知识_ev.mp4 224.09M
| └──神经网络及其训练算法介绍_ev.mp4 283.18M
├──第二章 答疑课
├──第三章 优秀作业及优秀项目分享
├──第四章 服务器使用说明