黑马-AI大模型NLP自然语言处理保姆级教程

📁 黑马-AI大模型NLP自然语言处理保姆级教程
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📄 自然语言处理（NLP）知识总结.xmind
📄 NLP阶段大纲.xmind
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📄 PretrainedModel.zip
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📄 NVIDIA_app_v11.0.4.148.exe
📄 08-Tranformer架构和实现.pdf
📄 04-RNN及其变体.pdf
📄 11-迁移学习-下.pdf
📄 02-文本预处理-上.pdf
📄 NLP基础html.zip
📄 05-RNN案例人名分类器.pdf
📄 06-注意力机制介绍.pdf
📄 09-迁移学习-上.pdf
📄 07-案例Seq2Seq英译法案例.pdf
📄 01-自然语言处理概念.pdf
📄 10-迁移学习-中.pdf
📄 12-BERT系列模型.pdf
📄 03-文本预处理-下.pdf
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📄 NLP自然语言处理课程导学.mp4
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📄 自定义的Transformer架构介绍.py
📄 day03.zip
📄 01.Word2Vec之SkipGram词向量解释(理解).mp4
📄 09.文本分析_标签数据分布查看(理解).mp4
📄 05.FastText_模型参数设定(掌握).mp4
📄 12.文本分析_正负样本长度散点分布(理解).mp4
📄 11.文本分析_句子长度分布分析(理解).mp4
📄 14.文本分析_词汇统计(掌握).mp4
📄 07.WordEmbedding_获取词向量(掌握).mp4
📄 17.文本特征处理_n-gram代码演示(掌握).mp4
📄 18.扩展_如何计算两个文本的相似度(理解).mp4
📄 16.扩展_zip()函数用法解释(理解).mp4
📄 13.扩展_chain()函数介绍(理解).mp4
📄 08.WordEmbedding_查看词向量的相似性(了解).mp4
📄 03.FastText_词向量模型的训练和保存(掌握).mp4
📄 04.FastText_加载_查看_模型效果检验(掌握).mp4
📄 06.WordEmbedding和Word2Vec的区别(理解).mp4
📄 02.FastText_环境搭建(掌握).mp4
📄 10.扩展_map()函数功能介绍(理解).mp4
📄 15.文本分析_高频形容词词云(掌握).mp4
📄 14.Transformer架构图_下(理解).mp4
📄 05.扩展_view()函数演示(理解).mp4
📄 13.Transformer架构图_上(理解).mp4
📄 06.英译法案例_模型训练_完整代码(掌握).mp4
📄 09.英译法案例_模型预测_代码测试(掌握).mp4
📄 11.Transformer框架_由来介绍(了解).mp4
📄 04.英译法案例_模型训练_单批次(掌握).mp4
📄 10.英译法案例_绘制张量图(了解).mp4
📄 12.Transformer架构介绍_文字版(理解).mp4
📄 01.英译法案例_带注意力机制的解码器层_测试代码(理解).mp4
📄 07.英译法案例_模型训练_总结(理解).mp4
📄 08.英译法案例_模型预测_代码实现(掌握).mp4
📄 02.英译法案例_模型搭建_总结(理解).mp4
📄 03.Teacher Forcing_教师强制(理解).mp4
📄 15.完整的Transformer架构搭建_下(掌握).mp4
📄 11.解码器_代码实现及测试(掌握).mp4
📄 13.输出部分_代码测试(理解).mp4
📄 16.Transformer架构测试_上(理解).mp4
📄 06.编码器层_代码实现(掌握).mp4
📄 17.Transformer架构组件介绍(理解).mp4
📄 03.扩展_BN和LN的区别(理解).mp4
📄 05.子层结构搭建_代码测试(理解).mp4
📄 14.完整的Transformer架构搭建_上(掌握).mp4
📄 04.子层结构搭建_代码实现(掌握).mp4
📄 08.编码器_代码实现及测试(掌握).mp4
📄 01.规范化层_代码实现(掌握).mp4
📄 10.解码器层_代码测试(理解).mp4
📄 09.解码器层_代码实现(掌握).mp4
📄 02.规范化层_代码测试(理解).mp4
📄 07.编码器层_代码测试(理解).mp4
📄 18.Transformer架构测试_下(理解).mp4
📄 12.输出部分_代码实现(掌握).mp4
📄 06.英译法案例_数据预处理函数(掌握).mp4
📄 08.英译法案例_获取数据加载器对象(掌握).mp4
📄 09.英译法案例_构建基于GRU的编码器(掌握).mp4
📄 10.英译法案例_测试基于GRU的编码器(理解).mp4
📄 11.英译法案例_基于GRU的无Attention的解码器_思路分析(理解).mp4
📄 01.英译法案例_需求介绍(理解).mp4
📄 05.英译法案例_数据清洗函数(掌握).mp4
📄 04.扩展_配置CUDA环境总结(了解).mp4
📄 15.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_代码实现_上(掌握).mp4
📄 03.英译法案例_如何配置CUDA环境_实操(掌握).mp4
📄 07.英译法案例_构建数据集对象(掌握).mp4
📄 16.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_代码实现_下(掌握).mp4
📄 13.英译法案例_测试基于GRU的无Attention解码器(理解).mp4
📄 12.英译法案例_构建基于GRU解码器(无Attention)(掌握).mp4
📄 02.英译法案例_如何配置CUDA环境及测试(上)(掌握).mp4
📄 14.英译法案例_基于GRU有Attention的解码器_思路分析(掌握).mp4
📄 05.Fasttext优化_数据预处理(掌握).mp4
📄 13.常见的预训练NLP模型介绍(理解).mp4
📄 17.NLP任务_Pipeline方式_完形填空(掌握).mp4
📄 15.NLP任务_Pipeline方式_文本分类(掌握).mp4
📄 09.Fasttext优化_多分类多标签任务(掌握).mp4
📄 02.Fasttext_哈夫曼树介绍(理解).mp4
📄 16.NLP任务_Pipeline方式_特征提取(掌握).mp4
📄 07.Fasttext优化_调整NGram和损失函数(掌握).mp4
📄 04.Fasttext_直接训练_代码实现(掌握).mp4
📄 08.Fasttext优化_自动调参(掌握).mp4
📄 12.迁移学习介绍(理解).mp4
📄 03.Fasttext_负采样介绍(理解).mp4
📄 11.Fasttext_词向量迁移介绍(理解).mp4
📄 14.Transformers库介绍及环境搭建(理解).mp4
📄 01.Fasttext_简介及环境搭建(理解).mp4
📄 10.Fasttext_模型保存和加载(掌握).mp4
📄 06.Fasttext优化_调整训练轮数和学习率(掌握).mp4
📄 10.全球人名分类案例_RNN模型预测(掌握).mp4
📄 04.全球人名分类案例_搭建LSTM和GRU模型(掌握).mp4
📄 11.全球人名分类案例_思路总结(理解).mp4
📄 07.全球人名分类案例_LSTM模型训练(掌握).mp4
📄 05.全球人名分类案例_测试三种模型(理解).mp4
📄 03.全球人名分类案例_测试RNN模型(理解).mp4
📄 01.扩展_LogSoftmax()函数讲解(理解).mp4
📄 08.全球人名分类案例_GRU模型训练(掌握).mp4
📄 06.全球人名分类案例_RNN模型训练(掌握).mp4
📄 02.全球人名分类案例_搭建RNN模型(掌握).mp4
📄 09.全球人名分类案例_三种模型可视化(了解).mp4
📄 10.常见的注意力计算规则介绍(掌握).mp4
📄 03.注意力机制_实现步骤介绍(理解).mp4
📄 08.扩展3_注意力概率分布的计算方式(理解).mp4
📄 13.注意力机制_测试代码(掌握).mp4
📄 06.扩展1_普通的Encoder_Decoder框架(理解).mp4
📄 05.Seq2Seq架构_加入注意力机制(理解).mp4
📄 07.扩展2_加入注意力机制的Encoder_Decoder框架(理解).mp4
📄 14.注意力机制_参数解释(理解).mp4
📄 02.注意力机制_QKV简介(理解).mp4
📄 12.注意力机制_代码实现(掌握).mp4
📄 09.扩展4_软注意力_硬注意力_自注意力机制简介(理解).mp4
📄 01.注意力机制介绍(了解).mp4
📄 04.Seq2Seq架构_任务介绍(理解).mp4
📄 11.扩展_bmm()函数简介(理解).mp4
📄 08.自动模型方式_文本摘要任务(理解).mp4
📄 09.自动模型方式_NER任务(理解).mp4
📄 04.自动模型方式_文本分类任务(掌握).mp4
📄 02.pipeline方式_文本摘要任务(理解).mp4
📄 01.pipeline方式_阅读理解任务(理解).mp4
📄 11.迁移学习_中文分类案例_数据加载(掌握).mp4
📄 05.自动模型方式_特征提取任务(掌握).mp4
📄 07.自动模型方式_阅读理解任务(掌握).mp4
📄 06.自动模型方式_完形填空任务(掌握).mp4
📄 03.pipeline方式_NER任务(理解).mp4
📄 10.具体模型方式_完形填空任务(掌握).mp4
📄 12.迁移学习_中文分类案例_数据预处理(掌握).mp4
📄 08.RNN代码_修改隐藏层及总结(理解).mp4
📄 04.RNN的分类介绍(掌握).mp4
📄 17.RNN人名分类案例_读取数据到内存(掌握).mp4
📄 06.RNN代码_基础版(掌握).mp4
📄 16.RNN人名分类案例_获取全局字母表和国家名(掌握).mp4
📄 01.文本长度规范_代码实现(掌握).mp4
📄 18.RNN人名分类案例_构建数据集对象(掌握).mp4
📄 11.Bi-LSTM模型_介绍(理解).mp4
📄 10.LSTM模型_原理图解(下)_理解.mp4
📄 09.LSTM模型_原理图解(上)_理解.mp4
📄 15. RNN人名分类案例_需求介绍(了解).mp4
📄 19.RNN人名分类案例_构建数据加载器对象(掌握).mp4
📄 14.GRU模型_代码演示(掌握).mp4
📄 13.GRU模型_原理图解(掌握).mp4
📄 05.RNN的模型结构(理解).mp4
📄 02.回译数据增强法介绍(了解).mp4
📄 12.LSTM模型_代码实现(掌握).mp4
📄 07.RNN代码_修改句子长度(理解).mp4
📄 03.RNN模型简介(了解).mp4
📄 08.迁移学习_NSP案例_自定义数据集对象(掌握).mp4
📄 17.GPT模型介绍(理解).mp4
📄 04.迁移学习_中文填空案例_数据预处理(掌握).mp4
📄 13.BERT模型架构介绍(理解).mp4
📄 11.迁移学习_NSP案例_模型训练和评估(掌握).mp4
📄 03.迁移学习_中文分类案例_模型评估(掌握).mp4
📄 16.ELMo模型介绍(理解).mp4
📄 10.迁移学习_NSP案例_模型搭建(掌握).mp4
📄 12.BERT模型介绍(理解).mp4
📄 06.迁移学习_中文填空案例_模型训练(掌握).mp4
📄 14.BERT预训练任务_MLM和NSP介绍(理解).mp4
📄 09.迁移学习_NSP案例_数据预处理(掌握).mp4
📄 15.BERT模型总结(理解).mp4
📄 02.迁移学习_中文分类案例_模型训练(掌握).mp4
📄 05.迁移学习_中文填空案例_模型搭建(掌握).mp4
📄 07.迁移学习_中文填空案例_模型评估(掌握).mp4
📄 01.迁移学习_中文分类案例_模型搭建(掌握).mp4
📄 02.Transformer架构_词嵌入层代码实现(掌握).mp4
📄 04.Transformer架构_位置编码总结(理解).mp4
📄 13.多头注意力机制_原理图(下)_理解.mp4
📄 01.学习Transformer架构的路线(理解).mp4
📄 14.多头注意力机制_代码实现(掌握).mp4
📄 12.多头注意力机制_原理图(上)_理解.mp4
📄 03.Transformer架构_位置编码层原理介绍(理解).mp4
📄 05.Transformer架构_位置编码层_代码实现(掌握).mp4
📄 15.多头注意力机制_代码测试(理解).mp4
📄 09.扩展_掩码张量的可视化(理解).mp4
📄 06.Transformer架构_位置编码层_代码测试(理解).mp4
📄 16.前馈全连接层_代码实现及测试(掌握).mp4
📄 10.扩展_masked_fill()函数介绍(理解).mp4
📄 11.Transformer架构_注意力机制代码实现及测试(掌握).mp4
📄 07.扩展_上三角矩阵演示(理解).mp4
📄 08.扩展_下三角矩阵演示(理解).mp4
📄 10.jieba分词_用户自定义词典(理解).mp4
📄 11.文本预处理_NER和POS解释(理解).mp4
📄 07.jieba分词_全模式介绍(理解).mp4
📄 06.jieba分词_精确模式介绍(掌握).mp4
📄 14.one-hot编码_使用(理解).mp4
📄 01.NLP阶段大纲介绍(理解).mp4
📄 16.word2vec_CBOW原理介绍(理解).mp4
📄 08.jieba分词_搜索引擎模式介绍(掌握).mp4
📄 15.one-hot编码_简单实现思路(掌握).mp4
📄 02.NLP发展简史介绍(了解).mp4
📄 13.one-hot编码_获取(理解).mp4
📄 09.jieba分词_繁体字(理解).mp4
📄 12.文件张量表示法_one-hot编码介绍(理解).mp4
📄 05.如何创建沙箱及关联PyCharm(掌握).mp4
📄 03.NLP应用场景介绍(了解).mp4
📄 04.文本预处理的主要模块介绍(理解).mp4