曙海培训
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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
上课地点:【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)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服。(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
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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
 

自然语言处理课程
 
课程目标:
1、 全面学习大数据分析技术及自然语言处理技术基础知识,掌握自然语言大数据处理的关键技术及应用;
2、 帮助骨干人员了解大数据自然语言处理分析技术及其运用价值,激发其管理创新思维;
3、 探索大数据自然语言处理在品质管理、客户体验乃至卡中心各业务推进工作中的应用方向;
4、 结合定制化商业应用案例,深入分析金融同业关于大数据自然语言分析的应用理念,以明晰其在卡中心创新业务发展价值并带来更好的落地方案。
 
 
课程大纲:
 
第一课:概率论和贝叶斯方法
1.1 概率和分布
1.2 条件概率
1.3 贝叶斯法则
1.4 独立性假设和朴素贝叶斯方法
1.5 朴素贝叶斯的不足
练习:
如何自动发现新词
第二课:机器学习典型方法
2.1 线性回归
2.2 梯度下降法和牛顿法
2.3 支持向量机
2.4 无监督学习
2.5 EM算法直观体验
2.6 马尔科夫理论

练习:
实现一个信用评级模型
第三课:自然语言理解的基础
3.1 分词 
3.2 词性和命名实体标注
3.3  句法分析
3.4 语言模型
练习:
分别用普通语料和金融领域语料实现语言模型,体会其效果区别
第四课:自然语言处理经典任务
4.1 词的共现和相关
4.2 文本分类和聚类
4.3 信息检索 
4.4 意图识别
4.5 情感分析
4.6 自动问答

练习:
实现一个酒店评论分类模型
第五课:人工智能的重要基础:神经网络
5.1 神经网络能做什么
5.2神经网络有什么不同
5.3 神经网络的结构
5.4 反向传播的原理和问题
5.5 CNN和RNN
5.6 深度学习的一些有趣任务(词向量、语言模型等)
第六课:深度学习实践体验
6.1 python介绍
6.2 tensorflow介绍
6.3 大数据与深度学习
练习:
阅读ANN实现手写识别模型的代码,并尝试增加一层网络实验效果
分组讨论:
1. 你的部门如何更好的使用NLP—头脑风暴
2. 使用场景模拟
3. NLP方案设计
 


 
 







 

 

 

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