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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上?!浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

自然語言處理課程
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課程目標:
1、?全面學習大數據分析技術及自然語言處理技術基礎知識,掌握自然語言大數據處理的關鍵技術及應用;
2、?幫助骨干人員了解大數據自然語言處理分析技術及其運用價值,激發其管理創新思維;
3、?探索大數據自然語言處理在品質管理、客戶體驗乃至卡中心各業務推進工作中的應用方向;
4、?結合定制化商業應用案例,深入分析金融同業關于大數據自然語言分析的應用理念,以明晰其在卡中心創新業務發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?獨立性假設和樸素貝葉斯方法
1.5?樸素貝葉斯的不足
練習:
如何自動發現新詞
第二課:機器學習典型方法
2.1?線性回歸
2.2?梯度下降法和牛頓法
2.3?支持向量機
2.4?無監督學習
2.5 EM算法直觀體驗
2.6 馬爾科夫理論

練習:
實現一個信用評級模型
第三課:自然語言理解的基礎
3.1?分詞?
3.2?詞性和命名實體標注
3.3? 句法分析
3.4?語言模型
練習:
分別用普通語料和金融領域語料實現語言模型,體會其效果區別
第四課:自然語言處理經典任務
4.1?詞的共現和相關
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:
實現一個酒店評論分類模型
第五課:人工智能的重要基礎:神經網絡
5.1?神經網絡能做什么
5.2神經網絡有什么不同
5.3?神經網絡的結構
5.4?反向傳播的原理和問題
5.5?CNN和RNN
5.6 深度學習的一些有趣任務(詞向量、語言模型等)
第六課:深度學習實踐體驗
6.1?python介紹
6.2?tensorflow介紹
6.3 大數據與深度學習
練習:
閱讀ANN實現手寫識別模型的代碼,并嘗試增加一層網絡實驗效果
分組討論:
1.?你的部門如何更好的使用NLP—頭腦風暴
2.?使用場景模擬
3. NLP方案設計
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