本套课程(开课吧+后厂理工学院)人工智能方向名企NLP第004期，人工只能核心能力培养计划，课程官方售价10800元，课程主要知识点包括基于大规模预训练模型的机器阅读理解、企业级任务型对话机器人、数据分析与Python程序设计基础、数据分析与Python程序设计基础等，改变以往传统式单一知识点的授课模式，除讲授理论知识的强化学习外，结合实战项目，确保提升学员真正的产业实践能力，达到一线企业核心岗位要求，课程文件大小共计52.90G，文章底部附下载地址。
2022-7-23更新人工智能核心能力培养计划007期，本次更新共分为14个大的章节，文件大小共计14.65G。
2023-1-1更新人工智能核心能力七期-NLP方向专业课，本次更新分为8个大的章节，文件大小共计3.08G
人工智能方向名企NLP第004期 视频截图
人工智能方向名企NLP第004期 视频截图
第004期第007期NLP方向专业课V-3520：开课吧人工智能方向名企NLP第004期2021年1月
├─01-核心能力提升班自然语言处理方向004期
│ ├─1.1 语言模型与语法树
│ │ │ 1-语言模型与语法树.mp4
│ │ │ assignment-01-optional-pattern-match.ipynb
│ │ │ Assignment-01.ipynb
│ │ │ Lecture-1.pptx
│ │ │ lesson_1class.ipynb
│ │ │ sqlResult_1558435.zip
│ │ │ 优秀作业推荐-核心lesson01-吴20200829.rar
│ │ │ 数据集二.txt
│ │ │
│ │ └─作业数据集
│ │ movie_comments.csv
│ │ train.txt.gz
│ │
│ ├─10.1 CNN卷积神经网络
│ │ │ 10-CNN卷积神经网络.mp4
│ │ │ lecture-10.pdf
│ │ │
│ │ └─homework
│ │ 1_LeNet.ipynb
│ │ 2_AlexNet.ipynb
│ │ 3_Pairwise_test.ipynb
│ │
│ ├─11.1 RNN循环神经网络
│ │ │ 11-RNN循环神经网络.mp4
│ │ │ lecture-11.pdf
│ │ │
│ │ └─homework11
│ │ 11_lesson.ipynb
│ │
│ ├─12.1 Transformer与BERT，大规模预训练问题
│ │ 12-Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4
│ │ lecture-12.pdf
│ │
│ ├─13.1 面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成
│ │ 13-面向服务的智能客户机器人与新闻自动摘要生成.mp4
│ │ lecture-13.pptx
│ │ seq2seq_chatbot.ipynb
│ │
│ ├─14.1 高级人工智能知识
│ │ │ 14-高级人工智能知识.mp4
│ │ │ lecture-14.pptx
│ │ │
│ │ └─Assignment14
│ │ │ Assignment14.ipynb
│ │ │ debug.log
│ │ │ result.txt
│ │ │ tang.npz
│ │ │
│ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ Assignment14-checkpoint.ipynb
│ │ │ result-checkpoint.txt
│ │ │
│ │ └─checkpoints
│ ├─2.1 爬虫、搜索引擎与 自动路径决策
│ │ 2-爬虫、搜索引擎与自动路径决策.mp4
│ │ Assignment_02.ipynb
│ │ Lecture_02.ipynb
│ │ Lecture_2 copy.pptx
│ │ Lecture_2.pptx
│ │ 优秀作业.docx
│ │
│ ├─3.1 动态规划与编辑距离
│ │ 3-动态规划与编辑距离.mp4
│ │ article_9k.txt
│ │ Assignment_3.ipynb
│ │ Lecture_3.ipynb
│ │ Lecture_3_new.pptx
│ │ 核心课lesson03优秀作业-吴.rar
│ │
│ ├─4.1 自然语言理解初步
│ │ 4-自然语言理解初步.mp4
│ │ Assignment_4.ipynb
│ │ Lecture_3.ipynb
│ │ 核心Lesson04优秀作业_wu20200923.rar
│ │ 第四课 copy.pptx
│ │ 第四课.pptx
│ │
│ ├─5.1 经典机器学习一
│ │ 5-经典机器学习一.mp4
│ │ lecture5-zhang(1).pdf
│ │ 核心优秀作业5-15642734133.zip
│ │ 核心优秀作业5-18511858245.zip
│ │
│ ├─6.1 深度学习
│ │ 6-深度学习.mp4
│ │ lecture6.pptx
│ │
│ ├─7.1 经典机器学习二
│ │ 7-经典机器学习二.mp4
│ │ lecture7.pdf
│ │ 神经网络工具代码的github地址.docx
│ │
│ ├─8.1 经典机器学习三：非监督、 半监督、主动学习
│ │ 8-经典机器学习三：非监督、半监督、主动学习.mp4
│ │ lecture-8-课后.pptx
│ │ lecture-8.pptx
│ │
│ └─9.1 word2vec
│ │ 9-word2vec.mp4
│ │ lecture-9(1).pptx
│ │ lecture-9(2).pptx
│ │
│ └─lesson9
│ homework.ipynb
│
├─02-导师制名企实训班自然语言处理方向004期-项目一
│ ├─1.1 项目导论与中文 词向量实践
│ │ │ 名企lesson01优秀作业推荐-吴.rar
│ │ │ 导师班4期lecture-week1.pdf
│ │ │ 导师班4期week1课后有笔记.pdf
│ │ │ 课上代码Lecture1(1).ipynb
│ │ │ 项目导论与中文词向量实践.mp4
│ │ │
│ │ └─week1-homework
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ homework-week1要求.md
│ │ │
│ │ └─utils
│ │ build_w2v.py
│ │ dataset_split.py
│ │ data_reader.py
│ │ data_utils.py
│ │ preprocess.py
│ │ tokenizer.py
│ │ __init__.py
│ │
│ ├─2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建
│ │ │ 2.1 基于Seq2Seq架构的模型搭建.mp4
│ │ │ Lecture2(1).ipynb
│ │ │ 导师4期lecture-week2-课前.pdf
│ │ │ 导师4期lecture-week2-课后有笔记.pdf
│ │ │ 朱毅优秀作业1.zip
│ │ │ 李玉俊.zip
│ │ │ 王浩然.zip
│ │ │
│ │ └─homework-week2
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ homework-week2要求.md
│ │ │
│ │ └─seq2seq_tf2
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ batcher.py
│ │ │ train_eval_test.py
│ │ │ train_helper.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─bin
│ │ │ main.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─decoders
│ │ │ rnn_decoder.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─encoders
│ │ │ rnn_encoder.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ └─models
│ │ sequence_to_sequence.py
│ │ __init__.py
│ │
│ ├─3.1 NLG过程的优化与项目Inference
│ │ │ 3.1 NLG过程的优化与项目Inference.mp4
│ │ │ lecture-3(1).ipynb
│ │ │ 名企Lesson03优秀作业_wu20200923.rar
│ │ │ 导师班4期week3课前.pdf
│ │ │ 导师班4期week3课后有笔记.pdf
│ │ │
│ │ └─homework-3
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ homework-week3要求.md
│ │ │
│ │ ├─seq2seq_tf2
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ batcher.py
│ │ │ │ eval.py
│ │ │ │ test_helper.py
│ │ │ │ train_eval_test.py
│ │ │ │ train_helper.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─bin
│ │ │ │ main.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─decoders
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ rnn_decoder.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─encoders
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ rnn_encoder.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─models
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ sequence_to_sequence.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ └─utils
│ │ .DS_Store
│ │ build_w2v.py
│ │ dataset_split.py
│ │ data_reader.py
│ │ data_utils.py
│ │ io_utils.py
│ │ log_utils.py
│ │ new.py
│ │ preprocess.py
│ │ tokenizer.py
│ │ __init__.py
│ │
│ ├─4.1 OOV和Word-repetition问题的改进
│ │ │ 4.1 OOV和Word-repetition问题的改进.mp4
│ │ │ lecture-4(1).ipynb
│ │ │ 名企Lesson04优秀作业_wu20200923.rar
│ │ │ 导师班4期week4课前.pdf
│ │ │ 导师班4期week4课后有笔记.pdf
│ │ │
│ │ └─homework-4
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ homework-week4要求.md
│ │ │
│ │ ├─seq2seq_pgn_tf2
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ batcher.py
│ │ │ │ eval.py
│ │ │ │ test_helper.py
│ │ │ │ train_eval_test.py
│ │ │ │ train_helper.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─bin
│ │ │ │ main.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─decoders
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ rnn_decoder.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─encoders
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ rnn_encoder.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─models
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ pgn.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─utils
│ │ │ │ decoding.py
│ │ │ │ losses.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ decoding.cpython-36.pyc
│ │ │ decoding.cpython-37.pyc
│ │ │ losses.cpython-36.pyc
│ │ │ losses.cpython-37.pyc
│ │ │
│ │ └─utils
│ │ .DS_Store
│ │ build_w2v.py
│ │ dataset_split.py
│ │ data_reader.py
│ │ data_utils.py
│ │ io_utils.py
│ │ log_utils.py
│ │ new.py
│ │ preprocess.py
│ │ &ens
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