在NLP项目开发过程中，你是否也会遇到这些挑战？
掌握了算法理论知识，不清楚如何应用到实际项目中
NLP任务开发流程不熟练，总是把握不好开发技巧
实践过程中，经常遇到调参问题却不知道如何操作
模型训练效果总是不理想，模型优化方法与策略需要提高
- 适用于具备一定机器学习基础，有较强编程能力的学员
- 适合熟悉Tensorflow、Keras、PyTorch等主流深度学习框架的学员
- 想要深入了解NLP真实应用场景，了解工程化与项目落地的学员
- 适合NLP初中级工程师，想要深入剖析相关技术，实战提升相关技术能力
知识图谱
系统剖析知识图谱的基本概念知识，帮助学员快速掌握知识图谱的应用场景及关键技术
项目实战
基于知识图谱的医药问答系统实战
实战掌握知识图谱的系统应用
知识图谱实战——金融平台风控模型实践
通过完整实践项目，掌握知识图谱在金融领域的算法应用
文本挖掘
理论回归实践，进一步提升深度学习技术的综合应用能力
Seq2Seq
深度学习进阶——Seq2Seq 理论详解与实战
掌握Seq2Seq 模型，实现对话机器人开发
word2vec
深度学习进阶——从词向量到NLP文本特征
2个小时，掌握基于词向量的NLP文本特征表示方法
综合提升
Python数据分析系列课程：学习文本挖掘
从基本的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始，多面深入学习文本挖掘技术的各个方面
深度学习框架
从框架实战到模版总结，进一步加深对深度学习框架理解，掌握适合自己的框架类型
PyTorch
PyTorch实战——对抗生成网络与PyTorch应用
从GAN网络实战到PyTorch模板，一网打尽PyTorch模型
Keras
项目实战——Keras实战与模板总结
从Keras的序列网络实战到模板，一网打尽Keras模型
NLP实战
综合案例实践：提升开发技术，培养调参技巧，体验NLP核心应用场景
文本分析
NLP实战——商品信息可视化与文本处理
NLP工具包的实践与应用
文本处理
项目实战——构建自己的输入法
基于深度学习技术，打造一个自己的输入法
LSTM
项目实战——让机器人写唐诗
基于深度学习，实现机器人唐诗创作功能
LSTM实战——实现时间序列预测
掌握LSTM模型，实现时间序列预测
Bert
自然语言处理项目实战——BERT模型
快速学习NLP领域核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。
