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NLP系统精讲与大厂案例落地实战，吃透内容理解体系视频教程，由优库it资源网整理发布。本课程立足于自然语言处理（NLP）的整体视角，系统性地从基础知识到深层原理，全面阐述了NLP的完整技术体系。课程内容不仅涵盖了NLP的核心技术，还结合了大型科技公司的真实业务案例，如内容社区和电子商务应用，以案例驱动的方式进行教学。通过这些实际案例的学习，你将能够迅速掌握NLP的关键技术，并显著提升将NLP技术应用于解决大型企业复杂业务问题的能力。
AI人工智能算法工程师
AI Agent智能应用从0到1定制开发
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├── 第1章 课程介绍/
│ ├── [ 56M] 1-1课程目标
│ ├── [ 32M] 1-2学习NLP对你有什么帮助
│ ├── [ 59M] 1-3课程重难点
│ └── [ 17M] 1-4学习建议
├── 第2章 语言学与自然语言处理/
│ ├── [ 22M] 2-1本章导学
│ ├── [ 32M] 2-2语言的产生：语音、词汇、语法
│ ├── [ 36M] 2-3踏上NLP之旅：什么是自然语言
│ ├── [ 36M] 2-4中文自然语言处理为什么这么难
│ ├── [ 24M] 2-5自然语言处理能解决哪些问题
│ ├── [ 46M] 2-6聊一聊自然语言处理发展史
│ ├── [ 35M] 2-7自然语言处理学习路径
│ └── [ 19M] 2-8本章小结
├── 第3章 从数学原理到机器学习/
│ ├── [ 17M] 3-1本章导学
│ ├── [ 33M] 3-2现代自然语言处理的基石-概率论知识介绍
│ ├── [ 66M] 3-3概率论基础：贝叶斯和信息理论
│ ├── [ 37M] 3-4基于概率统计的模型采样知识
│ ├── [ 57M] 3-5从理论走向实践：机器学习是怎么回事（一）
│ ├── [ 13M] 3-6从理论走向实践：机器学习是怎么回事（二）
│ ├── [ 38M] 3-7寻找重要的信息：降维方法
│ ├── [ 64M] 3-8从已知结果中学习未知问题-分类和回归
│ ├── [ 51M] 3-9如何让数据本身分类-聚类算法介绍
│ ├── @优库it资源ukoou.com
│ ├── [ 60M] 3-10测定模型结果的方法-评估指标
│ ├── [ 36M] 3-11过去进行式：文本分析流程1
│ ├── [ 13M] 3-12过去进行式：文本分析流程2
│ ├── [ 20M] 3-13中文处理的第一个难题：分词
│ ├── [ 51M] 3-14词语的处理：独热编码和词嵌入表示
│ └── [ 13M] 3-15本章小结
└── 第4章 由简单单元构建复杂神经网络/
├── [ 19M] 4-1本章导学
├── [ 29M] 4-2搭积木式的组合变换-激活函数和神经网络思想
├── [ 38M] 4-3神经网络的演进：梯度与反向传播
├── [ 36M] 4-4神经网络中我们可以参与的部分-超参数
├── [ 16M] 4-5优化器和学习率
├── [ 26M] 4-6提高模型效果的方法：归一化
├── [ 23M] 4-7构建线性模型解决温度计示数转换问题
├── [ 61M] 4-8使用深度学习模型解决温度计示数问题（一）
├── [ 26M] 4-9使用深度学习模型解决温度计示数问题（二）
└── [ 18M] 4-10本章小结
