NLPゼロから始めるチュートリアル、nlp自然言語処理、Transformer、LSTM、BERT、llm、大規模モデル訓練

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動画セレクション
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001-NLP-コース紹介
03:50
002-NLP-コース概要
11:59
003-NLP-序論-一般的なタスク
21:25
004-NLP-導入-技術進化の歴史
37:06
005-NLP-環境準備
02:52
006-NLP-テキスト表現-概要
14:14
007-NLP-テキスト表現-分かち書き-英文分かち書き
28:06
008-NLP-テキスト表現-分かち書き-英文分かち書き-BPEアルゴリズム
20:27
009-NLP-テキスト表現-分かち書き-中国語分かち書き
12:14
010-NLP-テキスト表現-分かち書き-分かち書きツール-概要
03:29
011-NLP-テキスト表現-分かち書き-分かち書きツール-jieba-分かち書きモード
09:11
012-NLP-テキスト表現-分かち書き-分かち書きツール-jieba-分かち書きモード-API
07:12
013-NLP-テキスト表現-分かち書き-分かち書きツール-jieba-カスタム辞書
08:14
014-NLP-テキスト表現-語の表現-one-hot&意味論的単語ベクトル-概要
15:50
015-NLP-テキスト表現-単語表現-意味論的単語ベクトル-Word2Vec-概要
06:26
016-NLP-テキスト表現def単語表現-意味論的単語埋め込み-Word2Vec-原理-Skip-Gram
18:32
017-NLP-テキスト表現-単語表現-意味的単語ベクトル-Word2Vec-原理-CBOW
03:37
018-NLP-テキスト表現-単語表現-意味的単語ベクトル-Word2Vec-取得-公開単語ベクトル-説明
10:44
019-NLP-テキスト表現-単語表現-意味的単語ベクトル-Word2Vec-取得-公開単語ベクトル-エンコーディング
16:21
020-NLP-テキスト表現-語の表現-意味論的単語ベクトル-単語ベクトルの学習-概要
05:32
021-NLP-テキスト表現-単語表現-意味的単語ベクトル-単語ベクトルの訓練-実践
23:48
022-NLP-テキスト表現-語の表現-意味論的単語ベクトル-応用-概要
08:34
023-NLP-テキスト表現-語の表現-意味的語ベクトル-応用-符号化
16:28
024-NLP-テキスト表現-単語表現-意味的単語ベクトル-応用-OOV問題
09:36
025-NLP-テキスト表現-単語表現-文脈依存単語ベクトル
10:17
026-NLP-伝統的シーケンスモデル-RNN-概要
04:49
027-NLP-従来系列モデル-RNN-基礎構造
18:36
028-NLP-伝統的シーケンスモデル-RNN-概要図
05:59
029-NLP-伝統的系列モデル-RNN-多層構造
06:40
030-NLP-伝統的系列モデル-RNN-双方向構造
15:02
031-NLP-伝統的系列モデル-RNN-多層+双方向構造
03:32
032-NLP-伝統的系列モデル-RNN-API-パラメータ構成
15:36
033-NLP-伝統的系列モデル-RNN-API-入出力-概要
06:53
034-NLP-伝統的系列モデル-RNN-API-入出力-意味
09:09
035-NLP-従来のシーケンスモデル-RNN-API-入出力 depth形状分析
21:45
036-NLP-従来のシーケンスモデル-RNN-API-小練習
06:10
037-NLP-伝統的系列モデル-ケーススタディ-概要
04:36
038-NLP-伝統的系列モデル-実例-考え方の分析-データセット説明
14:47
039-NLP-伝統的系列モデル-ケーススタディ-考え方の分析-モデル構造と訓練の考え方
04:53
040-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケーススタディ-プロジェクト構造
05:34
041-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-データ前処理-思路分析
12:33
042-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケーススタディ-データ前処理-jsonファイルの読み込み
17:18
043-NLP-伝統的系列モデル-RNN-実例-データ前処理-ファイルパス説明
08:49
044-NLP-従来系列モデл-RNN-ケース2-データ前処理Unitsファイルパス処理
08:33
045-NLP-伝統的シーケンスモデル-RNN-事例-データ前処理-語彙構築と保存
19:21
046-NLP-従来系列モデル-RNN-ケース-データ前処理-学習セット構築
18:30
047-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-データ前処理-訓練集&テスト集保存
08:40
048-NLP-伝統的系列モデル-RNN-実例-データセット-説明
03:04
049-NLP-伝統的系列モデル-RNN-事例-データセット-エンコード
14:42
050-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-モデル定義-初期化方法
09:01
051-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケーススタディ-モデル定義-順伝播
12:52
052-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケーススタディ-訓練スクリプト-環境準備
08:06
053-NLP-伝統的シーケンスモデル-RNN-実例-訓練スクリプト-訓練ループ
07:52
054-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-訓練スクリプト-単一エポックの訓練ロジック
11:21
055-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-訓練スクリプト-Tensorboard使用説明
22:44
056-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-訓練スクリプト-モデル保存
17:22
057-NLP-伝統的系列モデル-RNN-実例-予測スクリプト-説明
03:16
058-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-推論スクリプト-コーディング-上
24:32
059-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケーススタディ-予測スクリプト-コーディング-後編
13:24
060-NLP-伝統的系列モデル-RNN-ケース-評価スクリプト-説明
04:57
061-NLP-伝統的系列モデル-RNN-実例-評価スクリプト之徒コーディング
24:21
062-NLP-伝統的系列モデル-RNN-実例-コード改造説明
03:14
063-NLP-伝統的シーケンスモデル-RNN-実例-Tokenizer-説明
07:28
064-NLP-伝統的系列モデル-RNN-事例-Tokenizer-エンコーディング
33:19
065-NLP-伝統的系列モデル-RNN-存在する問題-概要
07:06
066-NLP-伝統的系列モデル-RNN-問題点-分析
32:41
067-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-概要
09:13
068-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-基本構造-説明
23:00
069-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-勾配消失・爆発の緩和
14:50
070-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-複雑な構造
06:43
071-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-API-構造パラメータ
15:13
072-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-API-入力出力
05:32
073-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケーススタディ-概要&思路分析
11:21
074-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケース-データ処理-説明
08:29
075-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケース-データ処理-コーディング-上
17:00
076-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケース-データ処理-コーディング-下
12:47
077-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-実例-データセット
04:08
078-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケーススタディ-モデル定義
24:48
079-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケーススタディ-モデル訓練
15:09
080-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケーススタディ-モデル予測
11:35
081-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-ケース-モデル評価
07:16
082-NLP-伝統的系列モデル-LSTM-問題点
04:09
083-NLP-伝統的系列モデル-GRU-基本構造
16:40
084-NLP-伝統的系列モデル-GRU-複雑構造&API使用説明
02:01
085-NLP-伝統的系列モデル-GRU-実践的実例演習
05:04
086-NLP-伝統的系列モデル-LSTM_GRU_RNN横向き比較
04:48
087-NLP-Seq2Seq-概要
09:40
088-NLP-Seq2Seq-モデル構造-エンコーダ
06:21
089-NLP-Seq2Seq-モデル構造-デコーーダー
13:48
090-NLP-Seq2Seq-モデル構造-訓練メカニズム
12:34
091-NLP-Seq2Seq-モデル構造-推論機構
14:17
092-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケーススタディ実践-概要
03:59
093-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケース実践ти-要求分析
23:56
094-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケース実践-データ前処理-ファイル読み込み
14:56
095-NLP-Seq2Seq-モデル構造-実践的実例演習-データ前処理-Tokenizer改造
24:27
096-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケーススタディ実践-データ前処理-語彙構築
01:28
097-NLP-Seq2Seq-モデル構造-事例実践-データ前処理-データセット構築
07:32
098-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケーススタディ-Dataloader
23:45
099-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケース実践-モデル定義-エンコーダ
11:39
100-NLP-Seq2Seq-モデル構造-実践的実例演習-モデル定義-デコーーダー
13:39
101-NLP-Seq2Seq-モデル構造-事例実践-モデル定義-完全モデル
03:12
102-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケース実践-訓練スクリプト-核心コード
35:38
103-NLP-Seq2Seq-モデル構造-ケース実践-訓練スクリプト-pad_token処理ロジック
09:02
104-NLP-Seq2Seq-ケーススタディ-予測スクリプト
54:25
105-NLP-Seq2Seq-ケース-評価スクリプт-bleu説明
10:29
106-NLP-Seq2Seq-ケース-評価スクリプト-コーディング
17:21
107-NLP-Seq2Seq-まとめ
06:06
108-NLP-Attentionメカニズム-概要
04:38
109-NLP-Attention機制-動作原理-概要
04:48
110-NLP-Attention機制-動作原理-具体的手順
06:44
111-NLP-Attention機構-注意スコアリング関数
13:28
112-NLP-Attentionメカニズム-実例-コード改良の考え方
09:11
113-NLP-Attentionメカニズム-事例-注意力機制-実装思路
17:05
114-NLP-Attentionメカニズム-実例-注意機構-エンコーディング
05:35
115-NLP-Attentionメカニズム-ケーススタディ-注意メカニズム-訓練と予測のロジック修正
05:12
116-NLP-Transformer-概要
09:42
117-NLP-Transformer-核心思想
14:18
118-NLP-Transformer-モデル構造-全体構成
09:37
119-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダ-概要
04:27
120-NLP-Transformer-モデル構造 금コーーダー-自己注意サブ層-QKVベクトルの生成
18:26
121-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダ-自己注意子層-完全計算プロセス
19:16
122-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダCompared-自己注意サブ層-多头注意
09:48
123-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダー-フィードフォワードニューラルネットワーク層
06:53
124-NLP-Transformer-モデル構造 금コーダー-残差接続&層正規化-概要
03:33
125-NLP-Transformer-モデル構造颇具特色-エンコーダ-残差接続-説明
11:49
126-NLP-Transformer-モデル構造 금コーダー-層正規化
07:41
127-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダ-位置符号化
10:52
128-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダ-説明
21:46
129-NLP-Transformer-モデル構造-エンコーダー-まとめ
08:43
130-NLP-Transformer-モデル構造-デコーーダー-概要
06:50
131-NLP-Transformer-モデル構造 най-декодер-Mask-Attention
14:48
132-NLP-Transformer-モデル構造-デコーーダー-クロスアテンション
03:37
133-NLP-Transformer-モデル構造-デコーーダー-まとめ
01:39
134-NLP-Transformer-実装詳細-注意力がスケーリングを必要とする理由
16:32
135-NLP-Transformer-実装詳細-注意機構が相対位置をどのように感知するか
10:45
136-NLP-Transformer-モデル訓練と推論メカニズム
05:00
137-NLP-Transformer-API-概要
05:34
138-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-コンストラクタ引数
12:20
139-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forwardメソッド-概要
06:36
140-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forwardメソッド-入力出力
22:06
141-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-エンコーダー&デコーダー
10:24
142-NLP-Transformer-ケーススタディ-コード改造の考え方
03:15
143-NLP-Transformer-ケーススタディ-モデル定義-基本構造
08:40
144-NLP-Transformer-ケース-モデル定義-位置エンコーディング-簡易実装
22:56
145-NLP-Transformer-実例-モデル定義-位置符号化-ハーバード大学実装
27:36
146-NLP-Transformer-ケーススタディ-モデル定義-順伝播
16:54
147-NLP-Transformer-事例-訓練スクリプト
16:45
148-NLP-Transformer-実例-予測&評価スクリプト
21:11
149-NLP-Transformer-ハーバード大学版-核心ソースコード解説
41:35
150-NLP-事前学習モデル-概要
09:27
151-NLP-事前学習モデル-分類
14:30
152-NLP-事前学習モデルObjectives-主流モデル-GPT-概述
02:22
153-NLP-事前学習モデル-主流モデル-GPT-モデル構造
07:46
154-NLP-事前学習モデル-主流モデル-GPT-事前学習
05:10
155-NLP-事前学習モデル-主流モデル-GPT-ファインチューニング
21:09
156-NLP-事前学習モデル-主流モデル-BERT-概要
06:42
157-NLP-事前学習モデル-主流モデル-BERT-モデル構造
13:27
158-NLP-事前学習モデル-主流モデル-BERT-ファインチューニング
22:40
159-NLP-事前学習モデル-主流モデル-BERT-事前学習
12:38
160-NLP-事前学習モデル-主流モデル-T5-概要&モデル構造
06:52
161-NLP-事前学習モデル-主流モデル-T5-事前学習&ファインインチューニング
09:26
162-NLP-事前学習モデル-HF-概要
22:44
163-NLP-事前学習モデル-HF-モデル読み込み-AutoModel
16:27
164-NLP-事前学習モデル-HF-モデル読み込み-AutoModelForXXX
14:25
165-NLP-事前学習モデル-HF-モデル使用法
28:28
166-NLP-事前学習モデル-HF-Tokenizer-読み込み
16:32
167-NLP-事前学習モデル-HF-Tokenizer-使用
29:58
168-NLP-事前学習モデル-HF-Tokenizer-モデル連携使用
11:25
169-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-概要
05:20
170-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-データセット読み込み
12:33
171-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-データセット閲覧
04:45
172-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-オンラインデータセットの読み込み
03:16
173-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-データ前処理-データフィルタリング
06:58
174-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-前処理済みデータセット-データセット分割
02:45
175-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-データ前処理-map-上
29:13
176-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-データセット前処理-map-下
11:37
177-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-データセットの保存
11:20
178-NLP-事前学習モデル-HF-Datasets-Dataloaderの統合
08:25
179-NLP-事前学習モデル-事例-xlデータ前処理-前編
24:06
180-NLP-事前学習モデル-ケーススタディ-データ前処理-後編
05:57
181-NLP-事前学習モデル-ケース-Dataloader
06:45
182-NLP-事前学習モデル-ケーススタディ-モデル定義
13:48
183-NLP-事前学習モデル-ケース-モデル訓練
13:16
184-NLP-事前学習モデル-ケース-モデル推論
04:33
185-NLP-事前学習モデル-ケース-モデル評価
04:12
186-NLP-事前学習モデル-ケーススタディ-テスト
04:37
187-NLP-事前訓練モデル-事例-タスクヘッド付き事前訓練モデル
25:10
赛事库 课堂 2021拜年纪