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[百度网盘] rk0894-尚硅谷AI大模型之NLP教程

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详细信息


——/尚硅谷AI大模型之NLP教程/
├──1.笔记  
|   └──尚硅谷大模型技术之NLP1.0.3.docx  29.73M
├──2.资料  
|   ├──1.词向量  
|   |   └──sgns.weibo.word.bz2  166.51M
|   ├──2.数据集  
|   |   ├──1.评论数据集  
|   |   ├──2.对话数据集  
|   |   └──3.中英短句数据集  
|   └──3.预训练模型  
|   |   └──bert-base-chinese  
├──3.代码  
└──4.视频  
|   ├──001-NLP-课程简介.mp4  26.90M
|   ├──002-NLP-课程概述.mp4  73.93M
|   ├──003-NLP-导论-常见任务.mp4  147.16M
|   ├──004-NLP-导论-技术演进历史.mp4  169.82M
|   ├──005-NLP-环境准备.mp4  21.30M
|   ├──006-NLP-文本表示-概述.mp4  113.00M
|   ├──007-NLP-文本表示-分词-英文分词.mp4  199.70M
|   ├──008-NLP-文本表示-分词-英文分词-BPE算法.mp4  148.49M
|   ├──009-NLP-文本表示-分词-中文分词.mp4  88.00M
|   ├──010-NLP-文本表示-分词-分词工具-概述.mp4  21.03M
|   ├──011-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式.mp4  64.51M
|   ├──012-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式-API.mp4  50.48M
|   ├──013-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-自定义词典.mp4  59.55M
|   ├──014-NLP-文本表示-词表示-one-hot&语义化词向量-概述.mp4  108.49M
|   ├──015-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-概述.mp4  48.16M
|   ├──016-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-Skip-Gram.mp4  115.77M
|   ├──017-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-CBOW.mp4  26.46M
|   ├──018-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-获取-公开词向量-说明.mp4  83.73M
|   ├──019-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-获取-公开词向量-编码.mp4  106.32M
|   ├──020-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-概述.mp4  36.91M
|   ├──021-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-实操.mp4  156.98M
|   ├──022-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-概述.mp4  50.82M
|   ├──023-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-编码.mp4  116.20M
|   ├──024-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-OOV问题.mp4  41.28M
|   ├──025-NLP-文本表示-词表示-上下文相关词向量.mp4  69.09M
|   ├──026-NLP-传统序列模型-RNN-概述.mp4  29.11M
|   ├──027-NLP-传统序列模型-RNN-基础结构.mp4  77.31M
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|   ├──029-NLP-传统序列模型-RNN-多层结构.mp4  32.93M
|   ├──030-NLP-传统序列模型-RNN-双向结构.mp4  74.26M
|   ├──031-NLP-传统序列模型-RNN-多层+双向结构.mp4  16.70M
|   ├──032-NLP-传统序列模型-RNN-API-构造参数.mp4  107.45M
|   ├──033-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-概述.mp4  54.10M
|   ├──034-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-含义.mp4  66.91M
|   ├──035-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-形状分析.mp4  135.34M
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|   ├──037-NLP-传统序列模型-案例-概述.mp4  21.22M
|   ├──038-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-数据集说明.mp4  118.22M
|   ├──039-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-模型结构和训练思路.mp4  30.91M
|   ├──040-NLP-传统序列模型-RNN-案例-项目结构.mp4  31.62M
|   ├──041-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-思路分析.mp4  98.17M
|   ├──042-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-读取json文件.mp4  106.43M
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|   ├──045-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建并保存词表.mp4  132.52M
|   ├──046-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建训练集.mp4  118.13M
|   ├──047-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-保存训练集&测试集.mp4  65.63M
|   ├──048-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-说明.mp4  13.96M
|   ├──049-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-编码.mp4  105.21M
|   ├──050-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-初始化方法.mp4  51.04M
|   ├──051-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-前向传播.mp4  73.33M
|   ├──052-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-环境准备.mp4  52.24M
|   ├──053-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-训练循环.mp4  44.40M
|   ├──054-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-单个轮次的训练逻辑.mp4  77.97M
|   ├──055-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-Tensorboard使用说明.mp4  155.47M
|   ├──056-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-保存模型.mp4  110.98M
|   ├──057-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-说明.mp4  16.21M
|   ├──058-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-上.mp4  183.99M
|   ├──059-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-下.mp4  102.84M
|   ├──060-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-说明.mp4  34.61M
|   ├──061-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-编码.mp4  173.73M
|   ├──062-NLP-传统序列模型-RNN-案例-代码改造说明.mp4  22.89M
|   ├──063-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-说明.mp4  47.26M
|   ├──064-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-编码.mp4  261.45M
|   ├──065-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-概述.mp4  56.32M
|   ├──066-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-分析.mp4  239.55M
|   ├──067-NLP-传统序列模型-LSTM-概述.mp4  66.93M
|   ├──068-NLP-传统序列模型-LSTM-基础结构-说明.mp4  144.21M
|   ├──069-NLP-传统序列模型-LSTM-缓解梯度消失和爆炸.mp4  90.68M
|   ├──070-NLP-传统序列模型-LSTM-复杂结构.mp4  52.15M
|   ├──071-NLP-传统序列模型-LSTM-API-构造参数.mp4  97.37M
|   ├──072-NLP-传统序列模型-LSTM-API-输入输出.mp4  39.14M
|   ├──073-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-概述&思路分析.mp4  75.37M
|   ├──074-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-说明.mp4  74.31M
|   ├──075-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-上.mp4  123.62M
|   ├──076-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-下.mp4  101.68M
|   ├──077-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据集.mp4  25.38M
|   ├──078-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型定义.mp4  165.89M
|   ├──079-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型训练.mp4  102.57M
|   ├──080-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型预测.mp4  78.96M
|   ├──081-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型评估.mp4  51.84M
|   ├──082-NLP-传统序列模型-LSTM-存在问题.mp4  29.94M
|   ├──083-NLP-传统序列模型-GRU-基础结构.mp4  120.13M
|   ├──084-NLP-传统序列模型-GRU-复杂结构&API使用说明.mp4  14.77M
|   ├──085-NLP-传统序列模型-GRU-案例实操.mp4  30.82M
|   ├──086-NLP-传统序列模型-LSTM_GRU_RNN横向对比.mp4  32.24M
|   ├──087-NLP-Seq2Seq-概述.mp4  67.54M
|   ├──088-NLP-Seq2Seq-模型结构-编码器.mp4  37.81M
|   ├──089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器.mp4  88.53M
|   ├──090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制.mp4  91.34M
|   ├──091-NLP-Seq2Seq-模型结构-推理机制.mp4  70.32M
|   ├──092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述.mp4  44.46M
|   ├──093-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-需求分析.mp4  166.61M
|   ├──094-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-读取文件.mp4  108.24M
|   ├──095-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-改造Tokenizer.mp4  140.22M
|   ├──096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4  8.16M
|   ├──097-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-构建数据集.mp4  56.67M
|   ├──098-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-Dataloader.mp4  164.71M
|   ├──099-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-编码器.mp4  72.90M
|   ├──100-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-解码器.mp4  98.83M
|   ├──101-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-完整模型.mp4  19.63M
|   ├──102-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-核心代码.mp4  253.93M
|   ├──103-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-pad_token处理逻辑.mp4  63.67M
|   ├──104-NLP-Seq2Seq-案例-预测脚本.mp4  387.79M
|   ├──105-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-bleu说明.mp4  69.66M
|   ├──106-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-编码.mp4  95.92M
|   ├──107-NLP-Seq2Seq-总结.mp4  44.93M
|   ├──108-NLP-Attention机制-概述.mp4  30.34M
|   ├──109-NLP-Attention机制-工作原理-概述.mp4  29.55M
|   ├──110-NLP-Attention机制-工作原理-具体步骤.mp4  48.00M
|   ├──111-NLP-Attention机制-注意力评分函数.mp4  86.95M
|   ├──112-NLP-Attention机制-案例-代码升级改造思路.mp4  65.31M
|   ├──113-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-实现思路.mp4  93.01M
|   ├──114-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-编码.mp4  41.73M
|   ├──115-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-训练和预测逻辑修改.mp4  31.83M
|   ├──116-NLP-Transformer-概述.mp4  69.98M
|   ├──117-NLP-Transformer-核心思想.mp4  106.73M
|   ├──118-NLP-Transformer-模型结构-整体结构.mp4  72.76M
|   ├──119-NLP-Transformer-模型结构-编码器-概述.mp4  33.51M
|   ├──120-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-生成QKV向量.mp4  129.04M
|   ├──121-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-完整计算过程.mp4  114.56M
|   ├──122-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-多头注意力.mp4  75.38M
|   ├──123-NLP-Transformer-模型结构-编码器-前馈神经网络层.mp4  41.40M
|   ├──124-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接&层归一化-概述.mp4  20.95M
|   ├──125-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接-说明.mp4  71.76M
|   ├──126-NLP-Transformer-模型结构-编码器-层归一化.mp4  34.56M
|   ├──127-NLP-Transformer-模型结构-编码器-位置编码.mp4  61.50M
|   ├──128-NLP-Transformer-模型结构-编码器-说明.mp4  153.30M
|   ├──129-NLP-Transformer-模型结构-编码器-小结.mp4  37.09M
|   ├──130-NLP-Transformer-模型结构-解码器-概述.mp4  55.00M
|   ├──131-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Mask-Attention.mp4  86.49M
|   ├──132-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Cross-Attention.mp4  20.58M
|   ├──133-NLP-Transformer-模型结构-解码器-小结.mp4  10.64M
|   ├──134-NLP-Transformer-实现细节-注意力为什么需要缩放.mp4  75.10M
|   ├──135-NLP-Transformer-实现细节-注意力如何感知相对位置.mp4  75.84M
|   ├──136-NLP-Transformer-模型训练和推理机制.mp4  34.91M
|   ├──137-NLP-Transformer-API-概述.mp4  46.80M
|   ├──138-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-构造参数.mp4  70.89M
|   ├──139-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-概述.mp4  43.58M
|   ├──140-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-输入输出.mp4  160.74M
|   ├──141-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-encoder&decoder.mp4  74.13M
|   ├──142-NLP-Transformer-案例-代码改造思路.mp4  24.87M
|   ├──143-NLP-Transformer-案例-模型定义-基础结构.mp4  55.60M
|   ├──144-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-简易实现.mp4  159.86M
|   ├──145-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-哈弗实现.mp4  190.63M
|   ├──146-NLP-Transformer-案例-模型定义-前向传播.mp4  108.48M
|   ├──147-NLP-Transformer-案例-训练脚本.mp4  100.71M
|   ├──148-NLP-Transformer-案例-预测&评估脚本.mp4  148.37M
|   ├──149-NLP-Transformer-哈佛版本-核心源码解读.mp4  240.97M
|   ├──150-NLP-预训练模型-概述.mp4  59.83M
|   ├──151-NLP-预训练模型-分类.mp4  90.77M
|   ├──152-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-概述.mp4  13.62M
|   ├──153-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-模型结构.mp4  60.75M
|   ├──154-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-预训练.mp4  34.56M
|   ├──155-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-微调.mp4  108.90M
|   ├──156-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-概述.mp4  41.69M
|   ├──157-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-模型结构.mp4  83.14M
|   ├──158-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-微调.mp4  142.79M
|   ├──159-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-预训练.mp4  87.80M
|   ├──160-NLP-预训练模型-主流模型-T5-概述&模型结构.mp4  43.02M
|   ├──161-NLP-预训练模型-主流模型-T5-预训练&微调.mp4  57.08M
|   ├──162-NLP-预训练模型-HF-概述.mp4  170.30M
|   ├──163-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModel.mp4  85.55M
|   ├──164-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModelForXXX.mp4  86.41M
|   ├──165-NLP-预训练模型-HF-模型使用.mp4  181.85M
|   ├──166-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-加载.mp4  135.97M
|   ├──167-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-使用.mp4  216.04M
|   ├──168-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-模型配合使用.mp4  89.96M
|   ├──169-NLP-预训练模型-HF-Datasets-概述.mp4  37.48M
|   ├──170-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载数据集.mp4  89.76M
|   ├──171-NLP-预训练模型-HF-Datasets-查看数据集.mp4  34.92M
|   ├──172-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载在线数据集.mp4  24.38M
|   ├──173-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-过滤数据.mp4  46.07M
|   ├──174-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-划分数据集.mp4  19.69M
|   ├──175-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-上.mp4  211.88M
|   ├──176-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-下.mp4  83.22M
|   ├──177-NLP-预训练模型-HF-Datasets-保存数据集.mp4  83.55M
|   ├──178-NLP-预训练模型-HF-Datasets-集成Dataloader.mp4  58.48M
|   ├──179-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-上.mp4  138.52M
|   ├──180-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-下.mp4  34.19M
|   ├──181-NLP-预训练模型-案例-Dataloader.mp4  38.85M
|   ├──182-NLP-预训练模型-案例-模型定义.mp4  101.65M
|   ├──183-NLP-预训练模型-案例-模型训练.mp4  91.15M
|   ├──184-NLP-预训练模型-案例-模型推理.mp4  26.57M
|   ├──185-NLP-预训练模型-案例-模型评估.mp4  28.98M
|   ├──186-NLP-预训练模型-案例-测试.mp4  28.81M
|   └──187-NLP-预训练模型-案例-带任务头的预训练模型.mp4  169.69M


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硅谷AI大模型之NLP教
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