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NLP自然語言處理培訓?

一、課程介紹：
Python是數(shù)據(jù)分析最常用的語言之一，中文自然語言處理（簡稱NLP）是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLP是一門融語言學、機器學習、統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)以及人工智能等于一體的科學。本課程偏重實戰(zhàn)，不僅系統(tǒng)介紹了NLP涉及的知識點，同時也教會大家如何實際應用與開發(fā)。
本次培訓主要介紹NLP所需要了解的Python科學包、正則表達式以及檢索技術(shù)的知識。包括NLP相關(guān)的各個知識點：詞法分析技術(shù)、句法分析技術(shù)、常用的向量化方法，介紹機器學習的一些基本概念，重點突出NLP常用的分類算法、聚類算法，同時還分享了幾個案例。每個部分都有對應源數(shù)據(jù)和完整代碼，供實戰(zhàn)使用。
自然語言處理（NLP）屬于人工智能與計算機語言學的交叉領(lǐng)域，處理的是計算機與人類語言之間的交互問題。隨著人機交互需求的日益增長，計算機具備處理當前主要自然語言的能力已經(jīng)成為了一個必然趨勢。
本培訓適合通信、金融、保險、制造、醫(yī)藥、教育科研、市場調(diào)研、連鎖零售和電子商務等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，通過本課程的學習，將對NLP與數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域中的概念有一個充分的了解，并能將這些知識應用到日常工作中。

二 、培訓對象
1.系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2.牽涉到網(wǎng)絡采集、處理和規(guī)劃的負責人、設計人員。
3.政府機關(guān)，金融保險、移動等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來源單位的負責人。
4.高校、科研院所牽涉到人工智能與機器學習的項目負責人。

三、詳細培訓內(nèi)容介紹
模塊一 NLP和深度學習發(fā)展概況和*動態(tài)
1. NLP歷史現(xiàn)在及為什么需要學習NLP技術(shù)
2. NLP實現(xiàn)機器學習，聊天機器人，情感分析和語義搜索

模塊二NLP與PYTHON編程
3. Python環(huán)境搭建及開發(fā)工具安裝
4. NLP常用PYTHON開發(fā)包的介紹
5. Jieba安裝、介紹及使用
6. Stanford NLP 在Python環(huán)境中安裝、介紹及使用
7. Hanlp 在Python環(huán)境中安裝、介紹及使用

模塊三快速掌握NLP技術(shù)之分詞、詞性標注和關(guān)鍵字提取
08. 分詞、詞性標注及命名實體識別介紹及應用
09. 準確分詞之加載自定義字典分詞
10. 準確分詞之動態(tài)調(diào)整詞頻和字典
11. 詞性標注代碼實現(xiàn)及信息提取
12. 人名、地名、機構(gòu)名等關(guān)鍵命名實體識別
13. TextRank算法原理介紹
14. 基于TextRank關(guān)鍵詞提取

模塊四句法與文法
16. 依存句法與語義依存分析
17. 依存句法樹解析（子樹遍歷，遞歸搜索，葉子節(jié)點提取等）
18. 名詞短語塊挖掘
19. 自定義語法與CFG

模塊五N-GRAM文本挖掘
20. N-GRAM算法介紹
21. N-GRAM生成詞語對
22. TF-IDF算法介紹應用
23. 基于TF-IDF挖掘符合語言規(guī)范的N-GRAM

模塊六表示學習與關(guān)系嵌入
24. 語言模型
25. 詞向量
26. 深入理解Word2vec算法層次sofmax
27. 深入理解Word2vec算法負采樣
28. 6.4 基于Word2vec技術(shù)的詞向量、字向量訓練

模塊七 深度學習之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
29. BP神經(jīng)網(wǎng)絡
30. 徹底理解深度學習指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
31. CNN文本分類
32. CNN文本分類算法模塊
33. CNN文本分類模型詳解數(shù)據(jù)預處理
34. CNN文本分類模型測試與部署

模塊八深度學習之遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
35. 遞歸網(wǎng)絡
36. LSTM
37. LSTM文本分類原理
38. LSTM文本分類代碼架構(gòu)
39. LSTM文本分類代碼詳解
40. LSTM文本分類模型預測與部署

模塊九特定領(lǐng)域命名實體識別NER技術(shù)
41. 基于深度學習醫(yī)藥保險命名實體識別課題背景介紹
42. 醫(yī)藥保險命名實體和實體關(guān)系體系建立和命名實體分類規(guī)范
43. 醫(yī)藥保險命名實體識別相關(guān)前沿技術(shù)和難點
44. 基于深度學習醫(yī)藥保險命名實體識別的算法模塊設計
45. 數(shù)據(jù)的采集，清洗，數(shù)據(jù)機器自動標注及轉(zhuǎn)化為深度學習格式
46. 模型本地Lib庫封裝
47. 部署tensorflow訓練好的模型為云服務
48. 算法設計及代碼實現(xiàn)
49. 代碼調(diào)試，參數(shù)優(yōu)化及深度剖析（深入理解）

NLP自然語言處理培訓?