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      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。
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• 第一部分：自然語言處理入門
  學(xué)習(xí)文本處理的基礎(chǔ)知識，包括詞干分解和詞形還原，探索情感分析的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并建立一個(gè)詞性標(biāo)注模型。
  包括：
  自然語言處理簡介：簡要介紹如何構(gòu)建自然語言處理管道。
  文本處理：學(xué)習(xí)通過以下方式整理來自不同來源的文本以進(jìn)一步處理這些文本：清理、標(biāo)準(zhǔn)化并拆分為單個(gè)單詞或標(biāo)記。
  利用樸素貝葉斯的垃圾郵件分類器：學(xué)習(xí)如何使用樸素貝葉斯算法構(gòu)建垃圾郵件分類器。
  利用 HMM 進(jìn)行詞性標(biāo)注：介紹多個(gè)詞性標(biāo)注方法，并深入講解隱馬爾可夫模型。
  書蟲：學(xué)習(xí)如何使用 IBM Watson 構(gòu)建簡單的問答代理。
  實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 1：詞性標(biāo)注技術(shù)
  第二部分：自然語言運(yùn)算
  學(xué)習(xí)詞匯嵌入和深度學(xué)習(xí)注意機(jī)制等進(jìn)階技術(shù)，并使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立一個(gè)機(jī)器翻譯模型。
  包括：
  特征提取和嵌入：利用詞袋、TF-IDF、Word2Vec 和 GloVE 等方法轉(zhuǎn)換文本，以提取可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征。
  主題建模：學(xué)習(xí)如何使用潛在狄利克雷分析 (LDA) 將文檔集合劃分為主題。在 Lab 中，你會將此模型應(yīng)用到一個(gè)新聞數(shù)據(jù)庫上。
  情感分析：學(xué)習(xí)如何使用幾種機(jī)器學(xué)習(xí)分類器（包括遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）預(yù)測文字情感，并將所學(xué)知識運(yùn)用到影評數(shù)據(jù)庫中。
  序列到序列：學(xué)習(xí)一種特定的 RNN 架構(gòu)，用于從一種序列生成另一種序列。這些 RNN 適合聊天機(jī)器人、機(jī)器翻譯等應(yīng)用！
  深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制：注意力是近期最重要的深度學(xué)習(xí)創(chuàng)新技術(shù)之一。在此部分，你將學(xué)習(xí)注意力，并在 Lab 中了解注意力的基本實(shí)現(xiàn)過程。
  RNN Keras Lab：此部分將為機(jī)器翻譯部分做好準(zhǔn)備。在此部分，你將有機(jī)會在 Keras 中獲得 RNN 實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。
  云端計(jì)算設(shè)置說明：概述了為 GPU 加速訓(xùn)練配置遠(yuǎn)程環(huán)境的步驟。
  實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 2：機(jī)器翻譯
  第三部分：自然語言交流
  學(xué)習(xí)可以將語音和文本相互轉(zhuǎn)化的語音交互界面技術(shù)，并使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)搭建一個(gè)語音識別模型。
  包括：
  語音用戶界面簡介：熟悉語音用戶界面的原則和應(yīng)用，并了解 Alexa 的技能。
  語音識別：了解 ASR 管道的工作原理。