相信同学们对NLP自然语言处理都有一定的了解，它是人工智能领域特别重要的一门课程，而且难度和融合度也是非常高的一门课程。因此它的复杂程度也是相当之高，所以同学们需要沉下心，耐住性子的使劲琢磨，不放过任何一个技术细节，把精髓内容掌握在手，更能在项目中脱颖而出。


===============课程目录===============

├─资料.rar
(1)\1-50；目录中文件数:52个
├─00.pdf
├─README.md
├─任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.mp4
├─任务001： 自然语言处理训练营.mp4
├─任务003： NLP定义以及歧义性.mp4
├─任务004： 案例：机器翻译01.mp4
├─任务005： 案例：机器翻译02.mp4
├─任务006： NLP的应用场景.mp4
├─任务007： NLP的关键技术.mp4
├─任务008： 算法复杂度介绍.mp4
├─任务009： 课后答疑.mp4
├─任务010： 简单的复杂度的回顾.mp4
├─任务011： 归并排序.mp4
├─任务012： Master Theorem.mp4
├─任务013： 斐波那契数的时间复杂度.mp4
├─任务014： 斐波那契数的空间复杂度.mp4
├─任务015：斐波那契数的循环实现.mp4
├─任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4
├─任务017：问答系统介绍.mp4
├─任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4
├─任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4
├─任务020：文本处理的流程.mp4
├─任务021：分词-前向最大匹配.mp4
├─任务022：分词-后向最大匹配.mp4
├─任务023：分词-考虑语言模型.mp4
├─任务024：分词-维特比算法.mp4
├─任务025：拼写错误纠正.mp4
├─任务026： 拼写纠错（2）.mp4
├─任务027：拼写纠错（3）.mp4
├─任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4
├─任务029： 文本的表示.mp4
├─任务030：文本的相似度.mp4
├─任务031：tf-idf 文本表示.mp4
├─任务032：词向量介绍.mp4
├─任务033：学习词向量.mp4
├─任务034：倒排表.mp4
├─任务035：Noisy Channel Model.mp4
├─任务036：语言模型介绍.mp4
├─任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4
├─任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp4
├─任务039：估计语言模型的概率.mp4
├─任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4
├─任务041：Add-one Smoothing.mp4
├─任务042：Add-K Smoothing.mp4
├─任务043：Interpolation.mp4
├─任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.mp4
├─任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4
├─任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp4
├─任务047：Lesson6直播.mp4
├─任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.mp4
├─任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4
├─任务050：03利用语言模型生成句子.mp4
(2)\101-150；目录中文件数:50个
├─任务101：数据入库.mp4
├─任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4
├─任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4
├─任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4
├─任务105：精确率和召回率.mp4
├─任务106： 逻辑回归介绍.mp4
├─任务107： 逻辑回归是线性分类器.mp4
├─任务108： 逻辑回归的目标函数.mp4
├─任务109： 梯度下降法.mp4
├─任务110： 逻辑回归的梯度下降法.mp4
├─任务111： 当线性可分的时候.mp4
├─任务112： 关于面试的话题-01.mp4
├─任务113： 关于面试的话题-02.mp4
├─任务114： 关于面试的话题-03.mp4
├─任务115： 直播-01.mp4
├─任务116： 直播-02.mp4
├─任务117： 直播-03.mp4
├─任务118： 直播-04.mp4
├─任务119： 直播-05.mp4
├─任务120： 直播-06.mp4
├─任务121： 直播-07.mp4
├─任务122： 直播-08.mp4
├─任务123： 直播-09.mp4
├─任务124： 直播-10.mp4
├─任务125： 直播-11.mp4
├─任务126： 当数据线性可分割的时候.mp4
├─任务127： 限制参数变得太大.mp4
├─任务128： 模型复杂度与过拟合.mp4
├─任务129： 怎么避免过拟合.mp4
├─任务130： 正则介绍.mp4
├─任务131： L1 VS L2.mp4
├─任务132： review 数据结构串讲-01.mp4
├─任务133： review 数据结构串讲-02.mp4
├─任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
├─任务135： 交叉验证（1）.mp4
├─任务136： 交叉验证（2）.mp4
├─任务137： 正则的作用.mp4
├─任务138： MLE VS MAP介绍.mp4
├─任务139： 正则的使用.mp4
├─任务140： 交叉验证.mp4
├─任务141： 参数搜索策略.mp4
├─任务142： 高级：正则的灵活应用.mp4
├─任务143： 总结.mp4
├─任务144： MLE与MAP.mp4
├─任务145： Lasso Regression介绍.mp4
├─任务146： 特征选择技术.mp4
├─任务147： LASSO介绍.mp4
├─任务148： Coordinate Descent.mp4
├─任务149： Coordinate Descent for LASSO.mp4
├─任务150： 其他LASSO Solver.mp4
(3)\151-200；目录中文件数:50个
├─任务151： 变分推断 指数族家族 lda.mp4



中间目录太长，没有全部列出



├─任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
├─任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
├─任务335： 回顾Seq2Seq模型.mp4
├─任务336： Seq2Seq的Attention.mp4
├─任务337： Self-Attention1.mp4
├─任务338： Self-Attention2.mp4
├─任务339： 深度文本匹配-01.mp4
├─任务340： 深度文本匹配-02.mp4
├─任务341： 回顾Attention.mp4
├─任务342： RNN LSTM-based models.mp4
├─任务343： Transformer的结构.mp4
├─任务344： Each Encoder Block.mp4
├─任务345： Self-Attention.mp4
├─任务346： Add Normalize.mp4
├─任务347： BERT概念.mp4
├─任务348： 回顾Language model.mp4
├─任务349： masked Language model.mp4
├─任务350： masked Language model存在的问题.mp4
(7)\351-407；目录中文件数:57个
├─任务351：LSTM.mp4
├─任务352： BERT训练过程.mp4
├─任务353：PGM领域.mp4
├─任务354： 主题模型.mp4
├─任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
├─任务356： 预测的过程.mp4
├─任务357： GD，SGD，Adagrad算法.mp4
├─任务358： 回顾LDA.mp4
├─任务359： 举例说明生成的过程.mp4
├─任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.mp4
├─任务361： α到θi的生成.mp4
├─任务362： 举例说明生成文章.mp4
├─任务363： gibbs sampler.mp4
├─任务364： collapsed gibbs sampling-01.mp4
├─任务365： collapsed gibbs sampling-02.mp4
├─任务366： collapsed gibbs sampling-03.mp4
├─任务367： collapsed gibbs sampling-04.mp4
├─任务368： collapsed gibbs sampling-05.mp4
├─任务369： 推导过程01.mp4
├─任务370： 推导过程02.mp4
├─任务371： 推导过程03.mp4
├─任务372： Gibbs采样01.mp4
├─任务373： Gibbs采样02.mp4
├─任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
├─任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
├─任务376： 核函数.mp4
├─任务377： 直播-01.mp4
├─任务378： 直播-02.mp4
├─任务379： 直播-03.mp4
├─任务380： 直播-04.mp4
├─任务381： 直播-05.mp4
├─任务382： 直播-06.mp4
├─任务383： 直播-07.mp4
├─任务384： 直播-01.mp4
├─任务385：直播-02.mp4
├─任务386：直播-03.mp4
├─任务387：直播-04.mp4
├─任务388：直播-05.mp4
├─任务389：直播-06.mp4
├─任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4
├─任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4
├─任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4
├─任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
├─任务394： GMM-01.mp4
├─任务395： GMM-02.mp4
├─任务396： GMM-03.mp4
├─任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4
├─任务398： 改进思路.mp4
├─任务399： Bert 的目标函数.mp4
├─任务400： permutation.mp4
├─任务401：pytorch实现skip-gram.mp4
├─任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.mp4
├─任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.mp4
├─任务404：直播-01.mp4
├─任务405：直播-02.mp4
├─任务406：直播-03.mp4
├─任务407：直播-04.mp4
(8)\51-100；目录中文件数:50个
├─任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4
├─任务052：05专家系统介绍.mp4
├─任务053：06逻辑推理.mp4
├─任务054：07Case Study 风控.mp4
├─任务055：08一些难题.mp4
├─任务056：09机器学习介绍01.mp4
├─任务057：10机器学习介绍02.mp4
├─任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4
├─任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
├─任务060：lambda表达式.mp4
├─任务061：map函数的应用.mp4
├─任务062：filter过滤器.mp4
├─任务063：reduce函数.mp4
├─任务064：python三大推导式.mp4
├─任务065：闭包.mp4
├─任务066：装饰器一.mp4
├─任务067：装饰器二.mp4
├─任务068：初识numpy.mp4
├─任务069：numpy数组的创建.mp4
├─任务070：numpy的矢量化运算.mp4
├─任务071：numpy的花式索引.mp4
├─任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4
├─任务073：条件逻辑转数组.mp4
├─任务074：数学运算与排序.mp4
├─任务075：numpy文件处理.mp4
├─任务076：线性代数函数和随机漫步例子.mp4
├─任务077：词性标注-实战（1）.mp4
├─任务078：词性标注--实战（2）.mp4
├─任务079：词性标注-实战（3）.mp4
├─任务080：词性标注-实战（4）.mp4
├─任务081：词性标注-实战（5）.mp4
├─任务082：初识series类型.mp4
├─任务083：初识dataframe.mp4
├─任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4
├─任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4
├─任务086：层次化索引.mp4
├─任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
├─任务088：pandas读写csv文件.mp4
├─任务089：pandas读取excel文件并画图.mp4
├─任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4
├─任务091：虚拟环境的搭建.mp4
├─任务092：创建第一个爬虫项目.mp4
├─任务093：调试运行爬虫程序.mp4
├─任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4
├─任务095：访问首页列表中的url .mp4
├─任务096：获取帖子标题和内容.mp4
├─任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4
├─任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
├─任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4
├─任务100：数据持久化代码开发.mp4