Udemy線上課程 NLP實戰-Huggingface神器 講師:唐宇迪 唐 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
Udemy線上課程NLP實戰-Huggingface神器講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文版(DVD版)內容說明:
通俗講解NLP領域當下各大主流模型，全部基于transformer架構展開分析與應用。全程基于huggingface神器進行實戰，快速上手完成NLP領域各核心項目，內容全面覆蓋各大實際應用場景，主要包括分類模型，生成模型，NER，關系抽取，文本大模型，摘要與對話等業務場景。全程實例演示文本數據處理方法及其建模應用流程，從數據處理開始到加載預訓練模型及配置參數與訓練過程，全流程講解如何使用Huggingface工具包完成各領域NLP任務。
課程內容:
01-Huggingface與NLP介紹解讀
001Huggingface與NLP介紹解讀.mp4
002數據代碼下載.html

02-Transformer工具包基本操作實例解讀
0031-工具包與任務整體介紹.mp4
0042-NLP任務常規流程分析.mp4
0054-AttentionMask配套使用方法.mp4
0063-文本切分方法實例解讀.mp4
0075-數據集與模型.mp4
0086-數據Dataloader封裝.mp4
0097-模型訓練所需配置參數.mp4
0108-模型訓練DEMO.mp4

03-第三章：Transformer核心架構
0111-transformer原理解讀.mp4

04-第四章：BERT系列算法解讀
0121-BERT模型訓練方法解讀.mp4
0132-ALBERT基本定義.mp4
0143-ALBERT中的簡化方法解讀.mp4
0154-RoBerta模型訓練方法解讀.mp4
0165-DistilBert模型解讀.mp4

05-第五章：文本標注工具與NER實例
0171-文本標注工具Doccano配置方法.mp4
0182-命名實體識別任務標注方法實例.mp4
0193-標注導出與BIO處理.mp4
0204-標簽處理并完成對齊操作.mp4
0215-預訓練模型加載與參數配置.mp4
0226-模型訓練與輸出結果預測.mp4

06-第六章：文本預訓練模型構建實例
0231-預訓練模型效果分析.mp4
0242-文本數據截斷處理.mp4
0253-預訓練模型自定義訓練.mp4

07-第七章：GPT系列算法
0261-GPT系列算法概述.mp4
0272-GPT三代版本分析.mp4
0283-GPT初代版本要解決的問題.mp4
0294-GPT第二代版本訓練策略.mp4
0305-采樣策略與多樣性.mp4
0316-GPT3的提示與生成方法.mp4
0327-應用場景CODEX分析.mp4
0338-DEMO應用演示.mp4

08-第八章：GPT訓練與預測部署流程
0341-生成模型可以完成的任務概述.mp4
0352-數據樣本生成方法.mp4
0363-訓練所需參數解讀.mp4
0374-模型訓練過程.mp4
0385-部署與網頁預測展示.mp4

09-第九章：文本摘要建模
0391-中文商城評價數據處理方法.mp4
0402-模型訓練與測試結果.mp4
0413-文本摘要數據標注方法.mp4
0424-訓練自己標注的數據并測試.mp4

10-第十章：圖譜知識抽取實戰
0431-應用場景概述分析.mp4
0442-數據標注格式樣例分析.mp4
0453-數據處理與讀取模塊.mp4
0464-實體抽取模塊分析.mp4
0475-標簽與數據結構定義方法.mp4
0486-模型構建與計算流程.mp4
0497-網絡模型前向計算方法.mp4
0508-關系抽取模型訓練.mp4

11-第十一章：補充Huggingface數據集制作方法實例
0511-數據結構分析.mp4
0522-Huggingface中的預處理實例.mp4
0533-數據處理基本流程.mp4


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