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        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(lián)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(yè)機會。

第1章One hot編碼
1-1課程整體介紹及大綱剖析
1-2什么是one-hot編碼
1-3one-hot在提取文本特征上的應用
1-4one-hot編碼手動實現(xiàn)
1-5ont-hot編碼keras中實現(xiàn)
第2章word2vec預備基礎知識及相關概念
2-1word2vec的前世今生
2-2word2vec需要注意的關鍵點
2-3sigmoid與softmax函數(shù)講解
2-4二叉樹相關知識講解
2-5Huffman樹講解
2-6Huffman編碼講解
2-7語言模型講解
2-8神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型概念講解
2-9神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型數(shù)學理論部分講解
第3章word2vec實現(xiàn)及優(yōu)化方式
3-1word2vec中Skip-Gram實現(xiàn)方式講解
3-2word2vec中CBOW實現(xiàn)方式講解
3-3word2vec訓練方式負采樣講解
3-4word2vec訓練方式層序softmax講解
第4章word2vec之Tensorflow實現(xiàn)
4-1讀取停用詞
4-2文本預處理上
4-3文本預處理下
4-4文本編碼處理講解
4-5批量數(shù)據(jù)生成講解
4-6遺留問題解決講解
4-7word2vec模型實現(xiàn)講解
4-8word2vec模型訓練講解
4-9word2vec可視化展示
第5章word2vec之gensim工具包使用
5-1gensim中word2vec參數(shù)講解
5-2gensim-word2vec實戰(zhàn)之加載停用詞
5-3gensim-word2vec實戰(zhàn)之文本預處理
5-4gensim-word2vec實戰(zhàn)之模型訓練
5-5gensim-word2vec實戰(zhàn)之模型保存與加載
5-6gensim-word2vec實戰(zhàn)之應用講解
第6章fasttext理論部分
6-1fasttext之Subword n-gram講解
6-2fasttext之分層softmax講解
第7章fasttext之文本分類實戰(zhàn)及詞向量訓練
7-1fasttext實戰(zhàn)之數(shù)據(jù)集簡介及停用詞加載
7-2fasttext實戰(zhàn)之文本預處理
7-3fasttext實戰(zhàn)之文本分類模型訓練
7-4fasttext實戰(zhàn)之模型使用講解
7-5fasttext實戰(zhàn)之訓練詞向量
第8章Glove理論部分
8-1什么是Glove講解
8-2Glove如何實現(xiàn)講解
8-3Glove如何訓練講解
8-4Glove數(shù)學原理講解上
8-5Glove數(shù)學原理講解下
第9章Glove實戰(zhàn)部分
9-1Glove實戰(zhàn)是初識Glove
9-2Glove實戰(zhàn)之求近義詞
9-3Glove實戰(zhàn)之求類比詞
第10章綜合案例-短文本標題相似度檢測及計算
10-1項目實戰(zhàn)之項目簡介及數(shù)據(jù)集介紹
10-2項目實戰(zhàn)之GrobalParament模塊編寫
10-3項目實戰(zhàn)之utils模塊中讀取停用詞方法編寫
10-4項目實戰(zhàn)之utils模塊中分詞方法封裝
10-5項目實戰(zhàn)之utils模塊中文本預處理方法編寫
10-6項目實戰(zhàn)之utils模塊中文本預處理優(yōu)化
10-7項目實戰(zhàn)之train_model模塊之word2vec訓練
10-8項目實戰(zhàn)之訓練好的word2vec模型剖析
10-9項目實戰(zhàn)之word2vec整體訓練
10-10項目實戰(zhàn)之相似度計算上
10-11項目實戰(zhàn)之相似度計算中
10-12項目實戰(zhàn)之相似度計算下
10-13項目實戰(zhàn)之結果輸出
10-14項目實戰(zhàn)整體總結