上次学到：机器学习简要介绍
简介
本次课程，最大程度基于实际项目需要，介绍主流的自然语言处理方法，涉及的主要术语以及术语解释，采用Google成熟的机器学习框架tensorflow进行编码实现。课程涉及中文分词、逻辑回归、word2vec以及RNN的算法实现 ，全部以中文素材进行模型训练，最大限度贴近实战。 学员通过课程学习可以掌握目前互联网企业应用的基本NLP框架，熟悉模型训练、模型分发和使用的流程，最终可以应用到实际生产项目中。
讲师
1. 具备多年高可用，高并发系统架构设计和移动互联网项目实施经验；
2. 带领前后端研发团队，实现大中台、小前端架构，采用“微服务”框架实施Docker容器自动化部署；
3. 在公司内部从零开始组建数据分析团队，完成用户日志采集、数据清洗，用户分类，利用深度学习神经网络构建精准推荐系统，提高召回率；
课程须知
1、学员需要具备基本的python开发能力；
2、学员需要掌握基本的矩阵、线性代数基本概念；
老师告诉你能学到什么？
1、了解机器学习发展情况
2、了解NLP当前应用场景
3、引入隐藏层，提高传统机器学习算法性能
4、中文分词框架的使用，熟悉中文自然语言处理中对材料进行预处理的过程
5、TF框架的使用，掌握基本的API操作和模型构建过程
6、通过RNN代码实践，初步实现“AI写小说”效果
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