【唐博士带你学AI】NLP最著名的语言模型-BERT 10小时精讲,原理+源码+论文,计算机博士带你打通NLP

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2022-07-21 06:00:55
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视频选集
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第1章:自然语言处理通用框架BERT原理解读:0-BERT课程简介
05:13
1-BERT任务目标概述
05:28
2-传统解决方案遇到的问题
11:10
3-注意力机制的作用
06:58
4-self-attention计算方法
11:26
5-特征分配与softmax机制
09:21
6-Multi-head的作用
09:10
7-训练实例
09:48
第2章:谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例:1-BERT开源项目简介
07:36
2-项目参数配置
12:09
3-数据读取模块
07:41
4-数据预处理模块
09:38
5-tfrecord数据源制作
11:36
6-Embedding层的作用
07:30
7-构建QKV矩阵
12:39
8-完成Transformer模块构建
09:57
9-训练BERT模型
08:52
第3章:项目实战-基于BERT的中文情感分析实战:1-中文分类数据与任务概述
06:00
2-读取处理自己的数据集
09:07
3-训练BERT中文分类模型
09:10
第4章:项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战:1-命名实体识别数据分析与任务目标
11:27
2-NER标注数据处理与读取
13:24
3-构建BERT与CRF模型
12:41
第5章:必备基知识点-word2vec模型通俗解读:1-词向量模型通俗解释
08:15
2-模型整体框架
10:10
3-训练数据构建
05:11
4-CBOW与Skip-gram模型
08:21
5-负采样方案
07:41
第6章:必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型:1-数据与任务流程
10:37
2-数据清洗
06:35
3-batch数据制作
12:25
4-网络训练
12:37
5-可视化展示
06:20
第7章:必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例:0-RNN网络模型解读
11:53
1-NLP应用领域与任务简介
08:41
2-项目流程解读
10:42
3-加载词向量特征
08:02
4-正负样本数据读取
07:15
5-构建LSTM网络模型
10:17
6-训练与测试效果
10:46
7-LSTM情感分析
02:32:19
第8章:医学糖尿病数据命名实体识别:1-数据与任务介绍
07:04
2-整体模型架构
04:49
3-数据-标签-语料库处理
10:17
4-输入样本填充补齐
09:25
5-训练网络模型
10:01
BERT论文:1. 课程介绍
11:15
2. 1-论文讲解思路概述
03:52
3. 2-BERT模型摘要概述
08:51
4. 3-模型在NLP领域应用效果
06:30
5. 4-预训练模型的作用
06:04
6. 5-输入数据特殊编码字符解析
08:20
7. 6-向量特征编码方法
06:22
8. 7-BERT模型训练策略
07:32
9. 8-论文总结分析
10:52
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