本套课程来自贪心学院：NLP自然语言处理集训营八期，从入门到精通，四个月助你成为NLP工程师，课程定位培养满足岗位要求的AI人才，对应输出岗位：NLP工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。课程价值较高。
课程由贪心学院院长，李文哲主讲，课程需要由一定Python编程基础，如果没有也没关系，本站由众多Python课程，祝您学习成功！
这套课程适合：
有一定Python编程基础的学员，但不需要NLP相关基础；
想找自然语言处理/算法相关工作的学员；
试图学好但缺乏正确指点的学员；
想转型从事AI工作的学员。
毕业条件
·完成9个课程项目（每个5小时~15小时）；
·完成聊天机器人项目（40-80小时）；
·完成Capstone项目（40-100小时）；
·完成至少6篇技术博文的写作；
·个人github项目满足学院的要求；
·通过期中，期末考试，完成一周一次Quiz；
·提交不定期布置的论文的阅读总结；
·制作满足要求的简历。
完成本课程，你会：
·具备绝大部分NLP/算法岗位要求的技能·深入地理解自然语言处理技术原理以及应用；
·对于工作中遇到的NLP项目，懂得怎么一步步完成；
·提高独立思考能力，解决问题能力；
·极大提升动手能力；
·懂得怎么写技术文章，表达自己的想法。
百度盘目录：
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第1章 Lecture-概论，算法复杂度，逻辑回归与正则
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第2章 Review-经典数据结构与算法之动态规划问题讲解
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第3章 Lecture-Decision Tree, Random Forest, XGBoost
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第4章 Review-Ensemble模型实战
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第5章 Paper-From Word Embeddings To Document Distances
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第6章 Paper-XGBoost A Scalable Tree Boosting System
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第7章 Review-生活中的优化问题
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第8章 Lecture-凸优化(1)
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第9章 Review-Simplex Method与LP实战
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第10章 Lecture-凸优化(2)
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第11章 Review-LP, QP以及它们的Dual
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第12章 Paper-Adam a method for stochastic optimization
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第13章 Lecture-文本表示
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第14章 Review-各类文本相似度计算技术的Survey
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第15章 Review-搜索引擎技术介绍
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第16章 Lecture-SkipGram（重点讲解）, CBOW, Glove, MF，Gaussian Embedding, 语言模型以及各类Smooting技术
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第17章 Review-问答系统的搭建：完整流程，相似度匹配，排序，文本预处理等
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第18章 Review-SkipGram源代码解读