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图像处理(NLP)实战培训课程(3天)

2022-8-22 14:18:51 | 来源:中培IT学院
一、培训简述
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.掌握图像识别技术

二、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。

三、培训时长
共计3天,每天6课时

四、培训大纲
单元 培训模块 培训内容
第一单元 NLP入门与基础介绍(一)
  1. NLP的基本概念
  2. NLP的发展历程
  3. NLP主要研究方向
  1. 句法语义分析
  2. 信息抽取
  3. 文本挖掘
  4. 机器翻译
  5. 信息检索
  6. 问答系统
  7. 对话系统
第二单元 NLP入门与基础介绍(二)
  1. NLP的基础
    1. 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
    2. 文本基本处理
      • 文本提取
      • 正在表达式
      • 本文统计
    3. 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
    4. 命名实体识别
      • 基于CRF的命名实体识别
  2. 案例
    1. 在线中文分词系统实战
    2. 命名实体识别接口开发
    3. 基于词性标注的关键词提取
第三单元 关键词提取与文本分类(一)
  1. 关键词提取概述
  2. 关键词提取算法
  1. TF-IDF
  2. LSA/LSI算法
  3. PLSA算法
  4. LDA算法
第四单元 关键词提取与文本分类(二)
  1. 文本分类算法
  1. 朴素贝叶斯
  2. 线性分类器
  3. 支持向量机
  4. Bagging模型
  5. Boosting模型
  6. 浅层神经网络
  1. 案例
    1. 新闻主题提取
    2. 新闻分类实战
第五单元 文本向量化与句法分析(一)
  1. 文本向量化概述
  2. 文本向量化常用算法
    1. 词袋算法
    2. HashTF算法
    3. Word2Vec算法
    4. Glove算法
第六单元 文本向量化与句法分析(二)
  1. 句法分析概述
  2. 句法分析常用算法
    1. PCFG算法
    2. 条件随机场算法
  3. 案例
    1. 文本情感分析的开发示例
    2. 基于依存句法分词的问句相似度计算
第七单元 图像识别项目
  1. 介绍Google图像识别模型Inception-v3
  2. 使用Inception-v3做图像识别
第八单元 猫狗分类项目 1.图像数据预处理
2.猫狗分类-简单CNN
3.猫狗分类-VGG16-bottleneck
4.猫狗分类-VGG16-Finetune
第九单元 验证码识别项目 1.多任务学习介绍
2.验证码识别项目      
第十单元 目标检测项目 1.目标检测任务介绍
2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍
3.YOLO算法介绍
4.SSD算法介绍
5.目标检测项目实战
第十一单元 目标分割项目 1.目标分割任务介绍
2.全卷积网络
3.双线性上采样
4.特征金字塔
5.Mask RCNN算法介绍
6.目标分割项目实战
第十二单元 图像风格迁移项目 1.图像风格迁移介绍
2.图像风格迁移项目实战
第十三单元 GAN项目 1.生成式对抗网络GAN介绍
2.生成式对抗网络GAN项目实战
总结与考核
 
(注:大纲还可根据需求进行调整)

覃棅丰

创业公司技术负责人。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。



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