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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機和Email,保障培訓(xùn)效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

自然語言處理培訓(xùn)大綱

一：概率論和貝葉斯方法
1.1 概率和分布
1.2 條件概率
1.3 貝葉斯法則
1.4 獨立性假設(shè)和樸素貝葉斯方法
1.5 樸素貝葉斯的不足

如何自動發(fā)現(xiàn)新詞
二：機器學(xué)習(xí)典型方法
2.1 線性回歸
2.2 梯度下降法和牛頓法
2.3 支持向量機
2.4 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.5 EM算法直觀體驗
2.6 馬爾科夫理論

實現(xiàn)一個信用評級模型
三：自然語言理解的基礎(chǔ)
3.1 分詞
3.2 詞性和命名實體標(biāo)注
3.3 句法分析
3.4 語言模型

分別用普通語料和金融領(lǐng)域語料實現(xiàn)語言模型，體會其效果區(qū)別
四：自然語言處理經(jīng)典任務(wù)
4.1 詞的共現(xiàn)和相關(guān)
4.2 文本分類和聚類
4.3 信息檢索
4.4 意圖識別
4.5 情感分析
4.6 自動問答

實現(xiàn)一個酒店評論分類模型
五：人工智能的重要基礎(chǔ)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么
5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么不同
5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
5.4 反向傳播的原理和問題
5.5 CNN和RNN
5.6 深度學(xué)習(xí)的一些有趣任務(wù)（詞向量、語言模型等）
六：深度學(xué)習(xí)實踐體驗
6.1 python介紹
6.2 tensorflow介紹
6.3 大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)

閱讀ANN實現(xiàn)手寫識別模型的代碼，并嘗試增加一層網(wǎng)絡(luò)實驗效果