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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2018自然语言处理(NLP)培训班(上海) 更新时间:2018-11-21T17:39:46

2018自然语言处理(NLP)培训班(上海)
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官方合作

2018自然语言处理(NLP)培训班(上海) 已截止报名

会议时间: 2018-12-23 08:00至 2018-12-26 18:00结束

会议地点: 上海  详细地址会前通知   周边酒店预订

主办单位: 北京中培伟业管理咨询有限公司

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        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        2018自然语言处理(NLP)培训班(上海)

        2018自然语言处理(NLP)培训班(上海)宣传图

        培训收益

        课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

        1.掌握NLP基础;

        2.关键词提取与文本分类方法

        3.文本向量化与句法分析方法

        4.NLP与深度学习技术的相应算法;

        5.理解并掌握Tensorflow框架。

        培训特色

        本次培训从实战的角度对自然语言处理(NLP)进行了全面的剖析,并结合实际案例分析和探讨NLP的应用场景,给NLP相关从业人员以指导和启迪。

         

        查看更多

        北京中培伟业管理咨询有限公司 北京中培伟业管理咨询有限公司

        北京中培伟业管理咨询有限公司(以下简称“中培”)成立于2006年,其主营业务面向大中型企业的IT规划咨询业务和面向高端IT人才的培训类业务,其中咨询业务涉及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT综合管控等领域,培训业务涉及线上线下各种高级IT技术和管理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网平台,中培已经为众多的世界500强企业、国有大中型集团化企业、国际知名互联网企业提供过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才管理、信息技术架构规划、信息系统开发和运维管理、信息化能力评测的相关培训与咨询服务。

        会议日程 (最终日程以会议现场为准)


        日程安排

        日程

        培训模块

        培训内容

        第一天

        上午

        NLP入门与基础介绍(一)

        NLP的基本概念

        NLP的发展历程

        NLP主要研究方向

        句法语义分析

        信息抽取

        文本挖掘

        机器翻译

        信息检索

        问答系统

        对话系统

        第一天

        下午

        NLP入门与基础介绍(二)

        NLP的基础

        分词

        正向最大匹配算法

        逆向最大匹配算法

        双向最大匹配算法

        基于N-gram语言模型的分词

        基于HMM的分词方法

        基于CRF的分词法法

        文本基本处理

        文本提取

        正在表达式

        本文统计

        词性标注

        基于最大熵的词性标注

        基于统计最大概率输出词性

        基于HMM词性标注

        基于CRF的词性标注

        命名实体识别

        基于CRF的命名实体识别

        案例

        在线中文分词系统实战

        命名实体识别接口开发

        基于词性标注的关键词提取

        第二天

        上午

        关键词提取与文本分类(一)

        关键词提取概述

        关键词提取算法

        TF-IDF

        LSA/LSI算法

        PLSA算法

        LDA算法

        第二天

        下午

        关键词提取与文本分类(二)

        文本分类算法

        朴素贝叶斯

        线性分类器

        支持向量机

        Bagging模型

        Boosting模型

        浅层神经网络

        案例

        新闻主题提取

        新闻分类实战

        第三天

        上午

        文本向量化与句法分析(一)

        文本向量化概述

        文本向量化常用算法

        词袋算法

        HashTF算法

        Word2Vec算法

        Glove算法

        第三天

        下午

        文本向量化与句法分析(二)

        句法分析概述

        句法分析常用算法

        PCFG算法

        条件随机场算法

        案例

        文本情感分析的开发示例

        基于依存句法分词的问句相似度计算

        第四天

        上午

        NLP与深度学习(一)

        深度学习概述

        神经网络

        损失函数

        梯度下降

        深度学习常用算法

        CNN

        RNN

        GRU

        LSTM

        第四天

        下午

        NLP与深度学习(二)

        Tensorflow框架学习

        Tensorflow简介

        Tensorflow安装

        Tensorflow基础使用

        图(graphs)

        会话(session)

        张量(tensor)

        变量(Variable)

        Tensorflow线性回归以及分类的简单使用

        Tensorflow中各种优化器的介绍

        案例

        基于CNN的文本分类

        基于RNN的歌词生成

        基于LSTM的机器翻译

        基于Seq2Seq的问答系统

        第五天

        业内经验交流

        查看更多

        会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        授课专家

        覃老师  上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

        杨老师 计算机博士,目前就职于中科院某研究所,长期从事深度学习与机器学习研究工作,在NLP与CV领域有很深造诣,主持多项科技专项,并带领团队深入一线研发并落地,XXX视频监控与分析系统、XXX舆情监控系统、XXX智能对话系统及 XXX森林防火无人机跟拍系统等。申请发明专利2项、部级科技进步二等奖一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。

        赵老师  计算机博士,目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇,其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能(第四版)》、《商务智能 数据分析的管理视角(第三版)》、《数据挖掘实用案例集》等多部。

        查看更多

        参会指南

        会议门票


        培训费用

        培训费9800元/人(含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐),食宿可统一安排,费用自理。请学员带身份证复印件一张。

        本课程由中国信息化培训中心颁发《自然语言处理(NLP)高级工程师》证书; 证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

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        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        标签: 自然语言 NLP

        还有若干场即将举行的 自然语言大会

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        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位
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