教程內容：
《自然語言處理之AI深度學習頂級實戰課程視頻教程》5年以上的AI核心算法研發工作經歷，南京東南大學計算機碩士，曾在電信，衛寧等公司擔任高級算法工程師，數據科學家和AI部門負責人。負責深度學習，機器學習等AI前言算法的研發和商業項目的落地，對自然語言處理，圖像處理，數據挖掘，機器學習，深度學習等領域有豐富的項目和工程經驗。授課內容均為企業實戰項目，授課經驗豐富，善于培養學生的思維能力，創新能力，獲得廣大學員一致好評，具有很高的人氣。
老師介紹：
aopu老師：5年以上的AI核心算法研發工作經歷，南京東南大學計算機碩士，曾在電信，衛寧等公司擔任高級算法工程師，數據科學家和AI部門負責人。
負責深度學習，機器學習等AI前言算法的研發和商業項目的落地，對自然語言處理，圖像處理，數據挖掘，機器學習，深度學習等領域有豐富的項目和工程經驗。授課內容均為企業實戰項目，授課經驗豐富，善于培養學生的思維能力，創新能力，獲得廣大學員一致好評，具有很高的人氣。
教程目錄：
章節1：
1. NLP和深度學習發展概況和最新動態
2. NLP實現機器學習，聊天機器人，情感分析和語義搜索
章節2： NLP與Python編程
3. Python環境搭建及開發工具安裝
4. NLP常用PYTHON開發包的介紹
5. Jieba安裝、介紹及使用
6. Stanford NLP 在Python環境中安裝、介紹及使用
7. Hanlp 在Python環境中安裝、介紹及使用
章節3： 快速掌握NLP技術之分詞、詞性標注和關鍵字提取
08. 分詞、詞性標注及命名實體識別介紹及應用
09. 準確分詞之加載自定義字典分詞01
10. 準確分詞之加載自定義字典分詞02
11. 準確分詞之動態調整詞頻和字典
12. 詞性標注代碼實現及信息提取
13. 人名、地名、機構名等關鍵命名實體識別
14. TextRank算法原理介紹
15. 基于TextRank關鍵詞提取
章節4： 句法與文法
16. 依存句法與語義依存分析
17. 依存句法樹解析（子樹遍歷，遞歸搜索，葉子節點提取等）
18. 名詞短語塊挖掘
19. 自定義語法與CFG
章節5： N-GRAM文本挖掘
20. N-GRAM算法介紹
21. N-GRAM生成詞語對
22. TF-IDF算法介紹應用
23. 基于TF-IDF挖掘符合語言規范的N-GRAM
章節6： 表示學習與關系嵌入
24. 語言模型
25. 詞向量
26. 深入理解Word2vec算法層次sofmax
27. 深入理解Word2vec算法負采樣
28. 6.4 基于Word2vec技術的詞向量、字向量訓練
章節7： 深度學習之卷積神經網絡
29. BP神經網絡
30. 徹底理解深度學習指卷積神經網絡
31. CNN文本分類
32. CNN文本分類算法模塊
33. CNN文本分類模型詳解數據預處理
34. CNN文本分類模型測試與部署
章節8： 深度學習之遞歸神經網絡
35. 遞歸網絡
36. LSTM
37. LSTM文本分類原理
38. LSTM文本分類代碼架構
39. LSTM文本分類代碼詳解
40. LSTM文本分類模型預測與部署
章節9： 特定領域命名實體識別NER技術
41. 基于深度學習醫藥保險命名實體識別課題背景介紹
42. 醫藥保險命名實體和實體關系體系建立和命名實體分類規范
43. 醫藥保險命名實體識別相關前沿技術和難點
44. 基于深度學習醫藥保險命名實體識別的算法模塊設計(上)
45. 基于深度學習醫藥保險命名實體識別的算法模塊設計（下）
46. 數據的采集，清洗，數據機器自動標注及轉化為深度學習格式
47. 數據的采集，清洗，數據機器自動標注及轉化為深度學習格式
48. 模型本地Lib庫封裝（上）
49. 模型本地Lib庫封裝（下）
50. 部署tensorflow訓練好的模型為云服務（上）
51. 部署tensorflow訓練好的模型為云服務（下）
52. 算法設計及代碼實現1
53. 算法設計及代碼實現2
54. 代碼調試，參數優化及深度剖析（深入理解）1
55. 代碼調試，參數優化及深度剖析（深入理解）2
