贪心学院-NLP自然语言处理就业班【完结】更新第六期

贪心学院-NLP自然语言处理就业班完结自然语言处理无非是目前最大的风口，从Word2Vec、ElMo、GPT、Bert到XLNet, 我们见证了这个领域的高速发展以及未来的前景。互联网中的大量的文本以及IOT时代赋予我们的全新交互带来了这个领域的爆发。

为了迎合这种变化，我们的课程也在不断迭代更新，保证不错过任何2周之内出现的重要技术。这次我们迎来了第五期NLP的招生，千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营。由于内容的专业性以及深度，在过去吸引了大量的全球顶级名府的学员，这里不乏来自CMU, Columbia, USC, UCSD等美国顶级名校和清北上交等国内名校学员，还有很多准一线的工程师。

体系化、专业性、深度、精细化讲解，最重要的一点是可以帮助你看到里面的本质、而且能够把零零散散的知识点串起来，我们只做AI教育，因为这是我们最擅长的领域！ 另外，我们配备相应的教材，越早加入就有更多预习准备的时间！

| ├──任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.mp436.43M

| ├──任务003： NLP定义以及歧义性.mp426.74M

| └──任务004： 案例：机器翻译01.mp479.19M

├──任务005： 案例：机器翻译02.mp470.81M

├──任务006： NLP的应用场景.mp421.04M

├──任务007： NLP的关键技术.mp451.16M

├──任务008： 算法复杂度介绍.mp472.19M

├──任务009： 课后答疑.mp479.09M

├──任务010： 简单的复杂度的回顾.mp411.55M

├──任务011： 归并排序.mp436.97M

├──任务012： Master Theorem.mp4496.64M

├──任务013： 斐波那契数的时间复杂度.mp449.13M

├──任务014： 斐波那契数的空间复杂度.mp445.50M

├──任务015：斐波那契数的循环实现.mp427.81M

├──任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp450.72M

├──任务017：问答系统介绍.mp4130.33M

├──任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp449.31M

├──任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp469.65M

├──任务020：文本处理的流程.mp431.09M

├──任务021：分词-前向最大匹配.mp485.83M

├──任务022：分词-后向最大匹配.mp438.33M

├──任务023：分词-考虑语言模型.mp477.22M

├──任务024：分词-维特比算法.mp4127.03M

├──任务025：拼写错误纠正.mp4100.61M

├──任务026： 拼写纠错（2）.mp496.28M

├──任务027：拼写纠错（3）.mp4144.38M

├──任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4134.82M

├──任务029： 文本的表示.mp4380.65M

├──任务030：文本的相似度.mp4205.41M

├──任务031：tf-idf 文本表示.mp4195.29M

├──任务032：词向量介绍.mp4272.36M

├──任务033：学习词向量.mp4239.80M

├──任务034：倒排表.mp4223.84M

├──任务035：Noisy Channel Model.mp478.42M

├──任务036：语言模型介绍.mp426.31M

├──任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4145.29M

├──任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp465.28M

├──任务039：估计语言模型的概率.mp4110.78M

├──任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4107.97M

├──任务041：Add-one Smoothing.mp457.55M

├──任务042：Add-K Smoothing.mp441.08M

├──任务043：Interpolation.mp448.15M

├──任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.mp454.70M

├──任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp447.51M

├──任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp448.84M

├──任务047：Lesson6直播.mp4435.92M

├──任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp487.40M

├──任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4218.77M

├──任务050：03利用语言模型生成句子.mp4151.12M

├──任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp481.22M

├──任务052：05专家系统介绍.mp4157.83M

├──任务053：06逻辑推理.mp4115.06M

├──任务054：07Case Study 风控.mp439.02M

├──任务055：08一些难题.mp481.46M

├──任务056：09机器学习介绍01.mp4118.20M

├──任务057：10机器学习介绍02.mp499.61M

├──任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4135.10M

├──任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4119.81M

├──任务060：lambda表达式.mp411.53M

├──任务061：map函数的应用.mp415.80M

├──任务062：filter过滤器.mp413.03M

├──任务063：reduce函数.mp412.94M

├──任务064：python三大推导式.mp428.27M

├──任务065：闭包.mp425.20M

├──任务066：装饰器一.mp414.83M

├──任务067：装饰器二.mp433.98M

├──任务068：初识numpy.mp413.81M

├──任务069：numpy数组的创建.mp436.31M

├──任务070：numpy的矢量化运算.mp416.08M

├──任务071：numpy的花式索引.mp443.66M

├──任务072：numpy数组转置和轴对换.mp428.01M

├──任务073：条件逻辑转数组.mp425.68M

├──任务074：数学运算与排序.mp428.57M

├──任务075：numpy文件处理.mp433.24M

├──任务076：线性代数函数和随机漫步例子.mp424.39M

├──任务077：词性标注-实战（1）.mp465.60M

├──任务078：词性标注--实战（2）.mp4158.51M

├──任务079：词性标注-实战（3）.mp476.28M

├──任务080：词性标注-实战（4）.mp4134.12M

├──任务081：词性标注-实战（5）.mp432.59M

├──任务082：初识series类型.mp429.78M

├──任务083：初识dataframe.mp441.06M

├──任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp434.31M

├──任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp424.66M

├──任务086：层次化索引.mp435.36M

├──任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp433.99M

├──任务088：pandas读写csv文件.mp436.16M

├──任务089：pandas读取excel文件并画图.mp428.58M

├──任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp444.56M

├──任务091：虚拟环境的搭建.mp418.99M

├──任务092：创建第一个爬虫项目.mp429.70M

├──任务093：调试运行爬虫程序.mp423.58M

├──任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp449.48M

├──任务095：访问首页列表中的url .mp445.81M

├──任务096：获取帖子标题和内容.mp456.32M

├──任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp438.89M

├──任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp448.94M

├──任务099：爬虫的bug调试与修复.mp454.57M

├──任务100：数据持久化代码开发.mp467.57M

├──任务101：数据入库.mp495.98M

├──任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp458.48M

├──任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp468.23M

├──任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp475.28M

├──任务105：精确率和召回率.mp4194.51M

├──任务106： 逻辑回归介绍.mp4201.08M

├──任务107： 逻辑回归是线性分类器.mp445.31M

├──任务108： 逻辑回归的目标函数.mp4114.55M

├──任务109： 梯度下降法.mp4141.44M

├──任务110： 逻辑回归的梯度下降法.mp4227.74M

├──任务111： 当线性可分的时候.mp49.47M

├──任务112： 关于面试的话题-01.mp436.20M

├──任务113： 关于面试的话题-02.mp446.28M

├──任务114： 关于面试的话题-03.mp436.99M

├──任务115： 直播-01.mp420.69M

├──任务116： 直播-02.mp419.58M

├──任务117： 直播-03.mp419.68M

├──任务118： 直播-04.mp431.88M

├──任务119： 直播-05.mp417.12M

├──任务120： 直播-06.mp430.57M

├──任务121： 直播-07.mp412.04M

├──任务122： 直播-08.mp454.16M

├──任务123： 直播-09.mp432.99M

├──任务124： 直播-10.mp428.62M

├──任务125： 直播-11.mp429.02M

├──任务126： 当数据线性可分割的时候.mp463.63M

├──任务127： 限制参数变得太大.mp4154.55M

├──任务128： 模型复杂度与过拟合.mp4402.80M

├──任务129： 怎么避免过拟合.mp465.30M

├──任务130： 正则介绍.mp498.46M

├──任务131： L1 VS L2.mp4270.66M

├──任务132： review 数据结构串讲-01.mp463.14M

├──任务133： review 数据结构串讲-02.mp459.96M

├──任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.mp4158.02M

├──任务135： 交叉验证（1）.mp417.18M

├──任务136： 交叉验证（2）.mp451.23M

├──任务137： 正则的作用.mp423.83M

├──任务138： MLE VS MAP介绍.mp428.26M

├──任务139： 正则的使用.mp467.06M

├──任务140： 交叉验证.mp4161.66M

├──任务141： 参数搜索策略.mp4201.46M

├──任务142： 高级：正则的灵活应用.mp4247.94M

├──任务143： 总结.mp444.28M

├──任务144： MLE与MAP.mp4297.46M

├──任务145： Lasso Regression介绍.mp471.08M

├──任务146： 特征选择技术.mp4229.54M

├──任务147： LASSO介绍.mp4108.22M

├──任务148： Coordinate Descent.mp487.61M

├──任务149： Coordinate Descent for LASSO.mp4174.15M

├──任务150： 其他LASSO Solver.mp426.71M

├──任务151： 变分推断 指数族家族 lda.mp4202.22M

├──任务152： Optimization.mp434.38M

├──任务153： Optimization is Everywhere.mp457.48M

├──任务154： Optimization - Categories.mp424.99M

├──任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp49.34M

├──任务156： 判断一个函数是凸函数.mp464.28M

├──任务157： 解决一个具体问题1.mp450.80M

├──任务158： 解决一个具体问题2.mp490.64M

├──任务159： 回顾凸函数.mp437.21M

├──任务160： 介绍Set Cover Problem.mp443.55M

├──任务161： Approach1- Exhaustive Search.mp449.94M

├──任务162： Approach2-贪心算法.mp467.14M

├──任务163： Approach3-Optimization.mp4252.76M

├──任务164： 总结.mp472.96M

├──任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp421.27M

├──任务166： 梯度下降法的复杂度.mp424.63M

├──任务167： 梯度下降法的收敛分析.mp4115.24M

├──任务168： 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4203.38M

├──任务169： 收敛性推导.mp4244.21M

├──任务170： Linear Classifier.mp497.92M

├──任务171：Margin的计算.mp475.51M

├──任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp445.25M

├──任务173： SVM的目标函数：Soft constraint.mp4108.51M

├──任务174： Hinge Loss.mp4149.38M

├──任务175： Primal-Dual介绍.mp447.97M

├──任务176： attention transformer bert-01.mp4187.24M

├──任务177： attention transformer bert-02.mp4115.21M

├──任务178： Capstone项目介绍.mp4133.43M

├──任务179： LinearSVM的缺点.mp445.58M

├──任务180： 数据映射到高维.mp483.83M

├──任务181： 拉格朗日-等号条件处理.mp4104.04M

├──任务182： 拉格朗日-不等号条件处理.mp494.18M

├──任务183： KKT条件.mp432.60M

├──任务184： SVM的KKT条件.mp444.65M

├──任务185： Primal-Dual介绍.mp472.06M

├──任务186： SVM的Dual推导.mp495.58M

├──任务187： Kernel Trick.mp4152.42M

├──任务188： 信息抽取介绍 直播.mp4144.01M

├──任务189： 命名实体识别介绍.mp454.96M

├──任务190： 简历分析场景.mp47.05M

├──任务191： 搭建NER分类器.mp434.40M

├──任务192： 方法介绍.mp42.89M

├──任务193： 基于规则的方法.mp43.67M

├──任务194： 投票决策方法.mp421.90M

├──任务195： 特征工程与特征表示01.mp4127.83M

├──任务196： 特征工程与特征表示02.mp484.86M

├──任务197： 问答.mp4127.44M

├──任务198： 信息抽取介绍.mp4186.08M

├──任务199： Ontological Relation.mp434.69M

├──任务200： 关系抽取方法介绍.mp439.26M

├──任务201： 基于规则的方法.mp4123.12M

├──任务202： 基于监督学习的方法.mp4246.13M

├──任务203： cnn rnn transformer对比-01.mp453.30M

├──任务204： cnn rnn transformer对比-02.mp458.56M

├──任务205： 关系抽取.mp491.16M

├──任务206： bootstrap算法的缺点.mp418.20M

├──任务207： SnowBall算法.mp470.13M

├──任务208： 生成模板.mp452.83M

├──任务209： 生成tuple与模板评估.mp455.62M

├──任务210： 评估记录+过滤.mp469.54M

├──任务211： SnowBall总结.mp423.55M

├──任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp455.35M

├──任务213：实体消歧算法.mp474.19M

├──任务214：Entity Resolution(实体统一).mp452.54M

├──任务215：实体统一算法.mp4169.22M

├──任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp489.96M

├──任务217： 什么是句法分析.mp473.68M

├──任务218： 句法分析的应用.mp429.12M

├──任务219： 语法.mp485.20M

├──任务220： PCFG.mp424.14M

├──任务221： 评估语法树.mp477.08M

├──任务222： 寻找最好的树.mp413.45M

├──任务223： CNF Form.mp4150.46M

├──任务224： CKY算法.mp4256.54M

├──任务225： 时序模型.mp433.53M

├──任务226： HMM的介绍.mp430.53M

├──任务227： HMM的应用例子.mp4151.94M

├──任务228： HMM的参数.mp4121.66M

├──任务229： HMM中的Inference问题.mp4239.84M

├──任务230： HMM中的F B算法1.mp4156.89M

├──任务231： HMM中的F B算法2.mp4117.57M

├──任务232： HMM中的F B算法3.mp498.90M

├──任务233： Data Representation.mp420.89M

├──任务234： Latent Variable Models.mp445.56M

├──任务235： Complete vs Incomplete Case.mp411.15M

├──任务236： MLE for Complete and Incomplete Case.mp414.01M

├──任务237： EM Derivation.mp480.13M

├──任务238： Remarks on EM.mp46.13M

├──任务239： K-means.mp414.37M

├──任务240： K-means Cost Function.mp440.24M

├──任务241： MLE for GMM.mp432.38M

├──任务242：模拟面试(mp3)-01.mp337.86M

├──任务243：模拟面试(mp3)-02.mp333.47M

├──任务244： HMM中的参数.mp469.67M

├──任务245： Complete vs Incomplete Case.mp415.71M

├──任务246： Complete Case.mp468.39M

├──任务247： Incomplete Case.mp421.48M

├──任务248： EM算法回顾.mp444.33M

├──任务249： F B算法回顾.mp438.70M

├──任务250： 估计PI.mp471.04M

├──任务251： 估计B.mp4110.23M

├──任务252： 估计A.mp4349.97M

├──任务253： 公司实际项目串讲-01.mp444.62M

├──任务254： 公司实际项目串讲-02.mp482.89M

├──任务255： 公司实际项目串讲-03.mp491.55M

├──任务256： 有向图与无向图模型.mp4147.25M

├──任务257： 生成模型与判别模型.mp410.09M

├──任务258： Log-Linear Model.mp431.37M

├──任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4165.76M

├──任务260： CRF介绍.mp488.46M

├──任务261： Inference问题.mp487.44M

├──任务262： 参数估计.mp4327.10M

├──任务263： wordvector词向量.mp430.71M

├──任务264： Global Generation of Distributed Representation.mp454.67M

├──任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition.mp47.05M

├──任务266： Skip-Gram Model.mp443.56M

├──任务267： 语料库.mp4107.17M

├──任务268： Word2Vec代码.mp499.49M

├──任务269： 训练SkipGram问题.mp446.22M

├──任务270： SkipGram另一种目标函数构建.mp479.31M

├──任务271： SkipGram的negative sampling.mp4292.86M

├──任务272： 评估词向量.mp479.86M

├──任务273： 词向量在推荐系统中的应用.mp4210.75M

├──任务274： 梯度提升树.mp473.39M

├──任务275： 答疑.mp458.69M

├──任务276： Word2vec.mp442.00M

├──任务277： Learning with Subword.mp437.71M

├──任务278： When subword is needed.mp432.45M

├──任务279： Learn Embedding from Language Model.mp417.21M

├──任务280： What are potential solutions.mp416.17M

├──任务281： Elmo at Glance.mp480.39M

├──任务282： Category of Word Representation.mp485.60M

├──任务283： 神经网络介绍.mp484.13M

├──任务284： 激活函数.mp4175.25M

├──任务285：MLP.mp4171.45M

├──任务286：多层神经网络.mp435.39M

├──任务287：Universal Approximation Theorem.mp450.14M

├──任务288：Biological Inspiration.mp431.94M

├──任务289：回顾神经网络.mp444.60M

├──任务290： 神经网络的损失函数.mp4120.49M

├──任务291： BP算法的核心流程.mp445.24M

├──任务292： 对输出层的梯度计算.mp4181.16M

├──任务293： 对隐含层的梯度计算.mp4134.26M

├──任务294：对参数的梯度计算.mp468.85M

├──任务295： 对BP算法的总结.mp473.01M

├──任务296： gradient checking.mp439.02M

├──任务297： 深度学习与非凸函数.mp416.32M

├──任务298： 深度学习中的Plateau.mp428.46M

├──任务299： SGD的收敛条件.mp465.98M

├──任务300： Early Stopping.mp485.85M

├──任务301： 为什么需要递归神经网络？.mp428.10M

├──任务302： 递归神经网络介绍.mp4140.55M

├──任务303： 语言模型.mp4102.77M

├──任务304： RNN的深度.mp419.72M

├──任务305： 梯度爆炸和梯度消失.mp4141.54M

├──任务306： Gradient Clipping.mp438.89M

├──任务307： LSTM的介绍.mp489.60M

├──任务308： LSTM的应用.mp456.57M

├──任务309： Bi-Directional LSTM.mp448.06M

├──任务310： Gated Recurrent Unit.mp452.16M

├──任务311： 问答系统讲解01.mp473.89M

├──任务312： 问答系统讲解02.mp4203.11M

├──任务313： Representation Learning.mp433.37M

├──任务314： What makes good representation-01.mp4130.55M

├──任务315： What makes good representation-02.mp4255.79M

├──任务316： What makes good representation-03.mp4263.23M

├──任务317： Why Deep.mp439.68M

├──任务318： Why Deep Learning Hard to Train.mp463.50M

├──任务319： Ways to Solve Training.mp479.44M

├──任务320： Dropout 介绍.mp485.91M

├──任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象.mp447.79M

├──任务322： 机器翻译.mp440.33M

├──任务323： Multimodal Learning.mp466.89M

├──任务324： Seq2Seq模型.mp4131.29M

├──任务325： Seq2Seq训练介绍.mp418.32M

├──任务326： Inference Decoding.mp4137.55M

├──任务327： Exhaustic Search.mp438.41M

├──任务328： Beam Search.mp4189.39M

├──任务329： 回顾Multimodal Learning.mp426.26M

├──任务330： Attention注意力机制介绍.mp423.63M

├──任务331： 看图说话介绍.mp4111.01M

├──任务332： 图像识别的注意力机制.mp4114.05M

├──任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp463.23M

├──任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4111.17M

├──任务335： 回顾Seq2Seq模型.mp4240.73M

├──任务336： Seq2Seq的Attention.mp483.85M

├──任务337： Self-Attention1.mp472.74M

├──任务338： Self-Attention2.mp4239.98M

├──任务339： 深度文本匹配-01.mp443.16M

├──任务340： 深度文本匹配-02.mp426.71M

├──任务341： 回顾Attention.mp4102.05M

├──任务342： RNN LSTM-based models.mp422.65M

├──任务343： Transformer的结构.mp4156.12M

├──任务344： Each Encoder Block.mp414.11M

├──任务345： Self-Attention.mp4110.84M

├──任务346： Add Normalize.mp4210.39M

├──任务347： BERT概念.mp444.97M

├──任务348： 回顾Language model.mp4116.87M

├──任务349： masked Language model.mp444.64M

├──任务350： masked Language model存在的问题.mp4126.06M

├──任务351：LSTM.mp424.67M

├──任务352： BERT训练过程.mp4162.96M

├──任务353：PGM领域.mp447.93M

├──任务354： 主题模型.mp4220.57M

├──任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4192.91M

├──任务356： 预测的过程.mp497.16M

├──任务357： GD，SGD，Adagrad算法.mp474.12M

├──任务358： 回顾LDA.mp4108.96M

├──任务359： 举例说明生成的过程.mp457.23M

├──任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.mp4151.79M

├──任务361： α到θi的生成.mp4214.92M

├──任务362： 举例说明生成文章.mp414.12M

├──任务363： gibbs sampler.mp4161.80M

├──任务364： collapsed gibbs sampling-01.mp427.04M

├──任务365： collapsed gibbs sampling-02.mp438.14M

├──任务366： collapsed gibbs sampling-03.mp4286.91M

├──任务367： collapsed gibbs sampling-04.mp4159.15M

├──任务368： collapsed gibbs sampling-05.mp445.45M

├──任务369： 推导过程01.mp4183.92M

├──任务370： 推导过程02.mp4104.36M

├──任务371： 推导过程03.mp4227.06M

├──任务372： Gibbs采样01.mp4155.14M

├──任务373： Gibbs采样02.mp466.19M

├──任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4126.17M

├──任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4264.47M

├──任务376： 核函数.mp4223.01M

├──任务377： 直播-01.mp421.03M

├──任务378： 直播-02.mp432.21M

├──任务379： 直播-03.mp481.22M

├──任务380： 直播-04.mp4147.61M

├──任务381： 直播-05.mp453.10M

├──任务382： 直播-06.mp452.99M

├──任务383： 直播-07.mp4175.74M

├──任务384： 直播-01.mp432.60M

├──任务385：直播-02.mp4138.60M

├──任务386：直播-03.mp460.85M

├──任务387：直播-04.mp4115.56M

├──任务388：直播-05.mp438.90M

├──任务389：直播-06.mp4105.50M

├──任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4238.18M

├──任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4197.16M

├──任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp463.21M

├──任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp483.90M

├──任务394： GMM-01.mp454.13M

├──任务395： GMM-02.mp460.92M

├──任务396： GMM-03.mp492.11M

├──任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4258.37M

├──任务398： 改进思路.mp444.71M

├──任务399： Bert 的目标函数.mp461.58M

├──任务400： permutation.mp4283.35M

├──任务401：pytorch实现skip-gram.mp4119.62M

├──任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4106.05M

├──任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.mp438.00M

├──任务404：直播-01.mp447.38M

├──任务405：直播-02.mp4299.29M

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└──任务407：直播-04.mp4353.95M

├──贪心3期

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