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Python自然语言处理-BERT实战
Rating: 4.2 out of 5(62 ratings)
378 students

Python自然语言处理-BERT实战

NLP-BERT实战
Created by唐宇迪 唐
Last updated 2/2020
Chinese (Simplified)
Chinese (Simplified) [Auto],

What you'll learn

  • 掌握NLP当下核心算法模型
  • 熟练掌握Transformer网络架构
  • 熟悉注意力机制的作用(Attention)
  • 熟练掌握BERT模型原理及应用
  • 熟练使用谷歌开源项目BERT
  • 基于BERT开源模型构建自己的项目
  • 将预训练模型应用到自己的任务中
  • 熟悉当下NLP常规解决方案

Course content

8 sections53 lectures7h 55m total length
  • 课程简介4:59
  • BERT任务目标概述5:27
  • 课程数据代码下载(谷歌网盘)0:09
  • 传统解决方案遇到的问题11:09
  • 注意力机制的作用6:57
  • self-attention计算方法11:25
  • 特征分配与softmax机制9:20
  • Multi-head的作用9:09
  • 位置编码与多层堆叠7:17
  • transformer整体架构梳理10:57
  • BERT模型训练方法9:37
  • 训练实例9:47

Requirements

  • 熟悉Python
  • 熟悉深度学习与Tensorflow

Description

Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战。

Who this course is for:

  • 人工智能方向的同学们
  • 自然语言处理方向的同学们