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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山 【南京分部】：金港大厦
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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自然语言理解是一个人工智能重要的分支，本节课我们介绍了自然语言理解的领域概况和具体的一些场景，帮助大家了解该领域主要解决的问题。
适用人群
互联网、多媒体、智能化等it行业
课程简介
自然语言理解是一个人工智能重要的分支，本节课我们介绍了自然语言理解的领域概况和具体的一些场景，帮助大家了解该领域主要解决的问题。 深度学习对自然语言理解的渗透已经有了一些年头，近几年这个交叉方向也已经是非常火热，有很多的应用案例出现。本节课给出神经语言模型的简单介绍，帮助大家界定其中的关键技术点。 语义模型是自然语言理解重要的子领域，这是一种信息的深层次抽取的技术，我们介绍非常有代表性的深度结构化语义模型，帮助大家在语义模型上了解深度学习的使用方式。对于序列标注问题做了简单的概括，并给出命名实体识别的代表性的网络架构。后给出 PaddlePaddle 实现 DSSM 和 NER 网络模型
第1章神经自然语言处理
1-1自然语言理解概述
1-2神经语言模型
1-3语义模型——深度结构化语义模型
1-4序列标注——命名实体识别
1-5paddlepaddle实现
PaddlePaddle 实现 DSSM 和 NER 网络模型
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