培訓安排：
2021年4月11-13日北京 4月25-27日廣州 5月29-31日成都
2021年6月28-30日北京 7月28-30日杭州 9月27-29日上海
2021年10月27-29日北京 11月28-20日珠海 12月28-30日北京
培訓費用：7800元/人（含培訓費、場地費、考試證書費、資料費、學習期間午餐），食宿可統(tǒng)一安排，費用自理。請學員帶身份證復印件一張。
培訓收益：
課程中通過細致講解，使學員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括：
1.掌握NLP基礎(chǔ)；
2.關(guān)鍵詞提取與文本分類方法
3.文本向量化與句法分析方法
4.NLP與深度學習技術(shù)的相應(yīng)算法；
5.理解并掌握Tensorflow框架。
培訓特色：
本次培訓從實戰(zhàn)的角度對自然語言處理（NLP）進行了全面的剖析，并結(jié)合實際案例分析和探討NLP的應(yīng)用場景，給NLP相關(guān)從業(yè)人員以指導和啟迪。
日程安排：
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日程 |
培訓模塊 |
培訓內(nèi)容 |
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第一天 上午 |
NLP入門與基礎(chǔ)介紹（一） |
1. NLP的基本概念 2. NLP的發(fā)展歷程 3. NLP主要研究方向 1) 句法語義分析 2) 信息抽取 3) 文本挖掘 4) 機器翻譯 5) 信息檢索 6) 問答系統(tǒng) 7) 對話系統(tǒng) |
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第一天 下午 |
NLP入門與基礎(chǔ)介紹（二） |
4. NLP的基礎(chǔ) 1) 分詞 正向最大匹配算法 逆向最大匹配算法 雙向最大匹配算法 基于N-gram語言模型的分詞 基于HMM的分詞方法 基于CRF的分詞法法 2) 文本基本處理 文本提取 正在表達式 本文統(tǒng)計 3) 詞性標注 基于最大熵的詞性標注 基于統(tǒng)計最大概率輸出詞性 基于HMM詞性標注 基于CRF的詞性標注 4) 命名實體識別 基于CRF的命名實體識別 5. 案例 1) 在線中文分詞系統(tǒng)實戰(zhàn) 2) 命名實體識別接口開發(fā) 3) 基于詞性標注的關(guān)鍵詞提取 |
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第二天 上午 |
關(guān)鍵詞提取與文本分類（一） |
1. 關(guān)鍵詞提取概述 2. 關(guān)鍵詞提取算法 1) TF-IDF 2) LSA/LSI算法 3) PLSA算法 4) LDA算法 |
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第二天 下午 |
關(guān)鍵詞提取與文本分類（二） |
3. 文本分類算法 1) 樸素貝葉斯 2) 線性分類器 3) 支持向量機 4) Bagging模型 5) Boosting模型 6) 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4. 案例 1) 新聞主題提取 2) 新聞分類實戰(zhàn) |
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第三天 上午 |
文本向量化與句法分析（一） |
1. 文本向量化概述 2. 文本向量化常用算法 1) 詞袋算法 2) HashTF算法 3) Word2Vec算法 4) Glove算法 |
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第三天 下午 |
文本向量化與句法分析（二） |
3. 句法分析概述 4. 句法分析常用算法 1) PCFG算法 2) 條件隨機場算法 5. 案例 1) 文本情感分析的開發(fā)示例 2) 基于依存句法分詞的問句相似度計算 |
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第四天 上午 |
NLP與深度學習（一） |
1. 深度學習概述 1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2) 損失函數(shù) 3) 梯度下降 2. 深度學習常用算法 1) CNN 2) RNN 3) GRU 4) LSTM |
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第四天 下午 |
NLP與深度學習（二） |
3. Tensorflow框架學習 1) Tensorflow簡介 2) Tensorflow安裝 3) Tensorflow基礎(chǔ)使用 圖(graphs) 會話(session) 張量(tensor) 變量(Variable) 4) Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用 5) Tensorflow中各種優(yōu)化器的介紹 4. 案例 1) 基于CNN的文本分類 2) 基于RNN的歌詞生成 3) 基于LSTM的機器翻譯 4) 基于Seq2Seq的問答系統(tǒng) |
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第五天 |
業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流 | |
授課專家：
覃老師 上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機器學習，深度學習領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。
楊老師 計算機博士，目前就職于中科院某研究所，長期從事深度學習與機器學習研究工作，在NLP與CV領(lǐng)域有很深造詣，主持多項科技專項，并帶領(lǐng)團隊深入一線研發(fā)并落地，XXX視頻監(jiān)控與分析系統(tǒng)、XXX輿情監(jiān)控系統(tǒng)、XXX智能對話系統(tǒng)及 XXX森林防火無人機跟拍系統(tǒng)等。申請發(fā)明專利2項、部級科技進步二等獎一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發(fā)表多篇文章。
趙老師 計算機博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統(tǒng)工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內(nèi)外刊物和學術(shù)會議發(fā)表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務(wù)智能（第四版）》、《商務(wù)智能數(shù)據(jù)分析的管理視角（第三版）》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐返榷嗖俊?/P>
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