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自然語言處理課程
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課程目標(biāo)：
1、?全面學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及自然語言處理技術(shù)基礎(chǔ)知識，掌握自然語言大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用；
2、?幫助骨干人員了解大數(shù)據(jù)自然語言處理分析技術(shù)及其運(yùn)用價值，激發(fā)其管理創(chuàng)新思維；
3、?探索大數(shù)據(jù)自然語言處理在品質(zhì)管理、客戶體驗(yàn)?zāi)酥量ㄖ行母鳂I(yè)務(wù)推進(jìn)工作中的應(yīng)用方向；
4、?結(jié)合定制化商業(yè)應(yīng)用案例，深入分析金融同業(yè)關(guān)于大數(shù)據(jù)自然語言分析的應(yīng)用理念，以明晰其在卡中心創(chuàng)新業(yè)務(wù)發(fā)展價值并帶來更好的落地方案。
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課程大綱：
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第一課：概率論和貝葉斯方法
1.1?概率和分布
1.2?條件概率
1.3?貝葉斯法則
1.4?獨(dú)立性假設(shè)和樸素貝葉斯方法
1.5?樸素貝葉斯的不足
練習(xí)：
如何自動發(fā)現(xiàn)新詞
第二課：機(jī)器學(xué)習(xí)典型方法
2.1?線性回歸
2.2?梯度下降法和牛頓法
2.3?支持向量機(jī)
2.4?無監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.5 EM算法直觀體驗(yàn)
2.6 馬爾科夫理論

練習(xí)：
實(shí)現(xiàn)一個信用評級模型
第三課：自然語言理解的基礎(chǔ)
3.1?分詞?
3.2?詞性和命名實(shí)體標(biāo)注
3.3? 句法分析
3.4?語言模型
練習(xí)：
分別用普通語料和金融領(lǐng)域語料實(shí)現(xiàn)語言模型，體會其效果區(qū)別
第四課：自然語言處理經(jīng)典任務(wù)
4.1?詞的共現(xiàn)和相關(guān)
4.2?文本分類和聚類
4.3?信息檢索?
4.4?意圖識別
4.5?情感分析
4.6 自動問答

練習(xí)：
實(shí)現(xiàn)一個酒店評論分類模型
第五課：人工智能的重要基礎(chǔ)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么
5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么不同
5.3?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
5.4?反向傳播的原理和問題
5.5?CNN和RNN
5.6 深度學(xué)習(xí)的一些有趣任務(wù)（詞向量、語言模型等）
第六課：深度學(xué)習(xí)實(shí)踐體驗(yàn)
6.1?python介紹
6.2?tensorflow介紹
6.3 大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)
練習(xí)：
閱讀ANN實(shí)現(xiàn)手寫識別模型的代碼，并嘗試增加一層網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)效果
分組討論：
1.?你的部門如何更好的使用NLP—頭腦風(fēng)暴
2.?使用場景模擬
3. NLP方案設(shè)計
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