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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)自然語(yǔ)言處理培訓(xùn)大綱

大數(shù)據(jù)分析概述及

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論

大數(shù)據(jù)相關(guān)概念概述

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀概述

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)回顧：線性代數(shù)

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)回顧：優(yōu)化

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)回顧：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

常用統(tǒng)計(jì)模型

貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念、方法及經(jīng)典數(shù)據(jù)分析案例

機(jī)器學(xué)習(xí)概論

有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（包括線性回歸、邏輯回歸、SVM、決策樹、樸素貝葉斯方法，HMM等）

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（包括K-means，EM，SVD，PCA等）

深度學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的評(píng)估

主流的數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工具

經(jīng)典數(shù)據(jù)分析案例剖析

自然語(yǔ)言處理技術(shù)——基礎(chǔ)知識(shí)和傳統(tǒng)方法

NLP技術(shù)概論

基于規(guī)則的NLP方法簡(jiǎn)介（包括正則表達(dá)式）

統(tǒng)計(jì)NLP方法基礎(chǔ)

統(tǒng)計(jì)NLP方法基本技術(shù)（包括分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等）

N-gram語(yǔ)言模型

隱馬爾可夫模型

條件隨機(jī)場(chǎng)方法

常用NLP軟件工具

自然語(yǔ)言處理技術(shù)——深度學(xué)習(xí)和詞向量

基于深度學(xué)習(xí)的NLP方法概述

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN及LSTM

詞向量和Word Embedding模型

常用的深度學(xué)習(xí)和詞向量軟件工具

自然語(yǔ)言處理——研究與應(yīng)用主題分析

NLP的熱點(diǎn)研究和應(yīng)用方向

主題分析1：機(jī)器翻譯

主題分析2：自動(dòng)摘要

主題分析3：對(duì)話機(jī)器人

NLP與其他機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域的關(guān)系和交叉

自然語(yǔ)言處理應(yīng)用案例剖析及定制商業(yè)案例分析

NLP經(jīng)典案例剖析（例如Google翻譯、微軟小冰、Siri、自動(dòng)新聞撰寫等）

定制商業(yè)案例分析