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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
001 Huggingface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
003 1-工具包與任務整體介紹.mp4
004 2-NLP任務常規流程分析.mp4
005 4-AttentionMask配套使用方法.mp4
006 3-文本切分方法實例解讀.mp4
007 5-數據集與模型.mp4
008 6-數據Dataloader封裝.mp4
009 7-模型訓練所需配置參數.mp4
010 8-模型訓練DEMO.mp4

03 - 第三章：Transformer核心架構
011 1-transformer原理解讀.mp4

04 - 第四章：BERT系列算法解讀
012 1-BERT模型訓練方法解讀.mp4
013 2-ALBERT基本定義.mp4
014 3-ALBERT中的簡化方法解讀.mp4
015 4-RoBerta模型訓練方法解讀.mp4
016 5-DistilBert模型解讀.mp4

05 - 第五章：文本標注工具與NER實例
017 1-文本標注工具Doccano配置方法.mp4
018 2-命名實體識別任務標注方法實例.mp4
019 3-標注導出與BIO處理.mp4
020 4-標簽處理并完成對齊操作.mp4
021 5-預訓練模型加載與參數配置.mp4
022 6-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
023 1-預訓練模型效果分析.mp4
024 2-文本數據截斷處理.mp4
025 3-預訓練模型自定義訓練.mp4

07 - 第七章：GPT系列算法
026 1-GPT系列算法概述.mp4
027 2-GPT三代版本分析.mp4
028 3-GPT初代版本要解決的問題.mp4
029 4-GPT第二代版本訓練策略.mp4
030 5-采樣策略與多樣性.mp4
031 6-GPT3的提示與生成方法.mp4
032 7-應用場景CODEX分析.mp4
033 8-DEMO應用演示.mp4

08 - 第八章：GPT訓練與預測部署流程
034 1-生成模型可以完成的任務概述.mp4
035 2-數據樣本生成方法.mp4
036 3-訓練所需參數解讀.mp4
037 4-模型訓練過程.mp4
038 5-部署與網頁預測展示.mp4

09 - 第九章：文本摘要建模
039 1-中文商城評價數據處理方法.mp4
040 2-模型訓練與測試結果.mp4
041 3-文本摘要數據標注方法.mp4
042 4-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
043 1-應用場景概述分析.mp4
044 2-數據標注格式樣例分析.mp4
045 3-數據處理與讀取模塊.mp4
046 4-實體抽取模塊分析.mp4
047 5-標簽與數據結構定義方法.mp4
048 6-模型構建與計算流程.mp4
049 7-網絡模型前向計算方法.mp4
050 8-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
051 1-數據結構分析.mp4
052 2-Huggingface中的預處理實例.mp4
053 3-數據處理基本流程.mp4


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