曙海教學優勢
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第一課：概率論和貝葉斯方法
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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
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第二課：機器學習典型方法
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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
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第三課：自然語言理解的基礎
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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
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第四課：自然語言處理經典任務
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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
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第五課：人工智能的重要基礎：神經網絡
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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） |
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第六課：深度學習實踐體驗
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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
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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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