课程信息

成为一名合格的NLP工程师，从线上实习开始

课程目录

├── 任务001： 自然语言处理训练营.mp4 61.81M

├── 任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.mp4 31.25M

├── 任务003： NLP定义以及歧义性.mp4 23.88M

├── 任务004： 案例：机器翻译01.mp4 59.93M

├── 任务005： 案例：机器翻译02.mp4 59.66M

├── 任务006： NLP的应用场景.mp4 18.55M

├── 任务007： NLP的关键技术.mp4 44.66M

├── 任务008： 算法复杂度介绍.mp4 61.10M

├── 任务009： 课后答疑.mp4 62.66M

├── 任务010： 简单的复杂度的回顾.mp4 9.91M

├── 任务011： 归并排序.mp4 32.31M

├── 任务012： Master Theorem.mp4 50.89M

├── 任务013： 斐波那契数的时间复杂度.mp4 41.68M

├── 任务014： 斐波那契数的空间复杂度.mp4 40.29M

├── 任务015：斐波那契数的循环实现.mp4 23.42M

├── 任务016： P vs NP vs NP Hard vs NP Complete.mp4 42.08M

├── 任务017：问答系统介绍.mp4 105.98M

├── 任务018：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-01.mp4 45.33M

├── 任务019：Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL-02.mp4 64.28M

├── 任务020：文本处理的流程.mp4 28.56M

├── 任务021：分词-前向最大匹配.mp4 66.33M

├── 任务022：分词-后向最大匹配.mp4 32.23M

├── 任务023：分词-考虑语言模型.mp4 63.46M

├── 任务024：分词-维特比算法.mp4 114.76M

├── 任务025：拼写错误纠正.mp4 86.00M

├── 任务026： 拼写纠错(2).mp4 79.15M

├── 任务027：拼写纠错(3).mp4 142.46M

├── 任务028：停用词过滤，Stemming操作.mp4 128.64M

├── 任务029： 文本的表示.mp4 142.77M

├── 任务030：文本的相似度.mp4 199.12M

├── 任务031：tf-idf 文本表示.mp4 186.73M

├── 任务032：词向量介绍.mp4 247.71M

├── 任务033：学习词向量.mp4 209.16M

├── 任务034：倒排表.mp4 216.69M

├── 任务035：Noisy Channel Model.mp4 67.99M

├── 任务036：语言模型介绍.mp4 24.28M

├── 任务037：Chain Rule和Markov Assumption.mp4 127.42M

├── 任务038：Unigram, Bigram, N-gram.mp4 52.60M

├── 任务039：估计语言模型的概率.mp4 92.80M

├── 任务040：评估语言模型：Perplexity.mp4 93.89M

├── 任务041：Add-one Smoothing.mp4 51.83M

├── 任务042：Add-K Smoothing.mp4 33.47M

├── 任务043：Interpolation.mp4 44.38M

├── 任务044：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-01.mp4 56.62M

├── 任务045：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-02.mp4 44.18M

├── 任务046：2019.2.17Review 基于几个例子，书写动态规划-03.mp4 49.45M

├── 任务047：Lesson6直播.mp4 466.51M

├── 任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4 51.67M

├── 任务049：02Good-Turning Smoothing.mp4 136.18M

├── 任务050：03利用语言模型生成句子.mp4 93.41M

├── 任务051：04专家系统与基于概率统计学习.mp4 44.29M

├── 任务052：05专家系统介绍.mp4 131.74M

├── 任务053：06逻辑推理.mp4 94.83M

├── 任务054：07Case Study 风控.mp4 32.95M

├── 任务055：08一些难题.mp4 67.66M

├── 任务056：09机器学习介绍01.mp4 105.74M

├── 任务057：10机器学习介绍02.mp4 89.18M

├── 任务058：11朴素贝叶斯介绍.mp4 121.02M

├── 任务059：12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4 124.05M

├── 任务060：lambda表达式.mp4 10.13M

├── 任务061：map函数的应用.mp4 14.26M

├── 任务062：filter过滤器.mp4 11.56M

├── 任务063：reduce函数.mp4 11.89M

├── 任务064：python三大推导式.mp4 23.90M

├── 任务065：闭包.mp4 22.25M

├── 任务066：装饰器一.mp4 12.61M

├── 任务067：装饰器二.mp4 27.70M

├── 任务068：初识numpy.mp4 12.50M

├── 任务069：numpy数组的创建.mp4 30.51M

├── 任务070：numpy的矢量化运算.mp4 13.71M

├── 任务071：numpy的花式索引.mp4 38.61M

├── 任务072：numpy数组转置和轴对换.mp4 24.71M

├── 任务073：条件逻辑转数组.mp4 21.42M

├── 任务074：数学运算与排序.mp4 23.40M

├── 任务075：numpy文件处理.mp4 26.71M

├── 任务076：线性代数函数和随机漫步例子.mp4 20.13M

├── 任务077：词性标注-实战(1).mp4 52.55M

├── 任务078：词性标注--实战(2).mp4 137.95M

├── 任务079：词性标注-实战(3).mp4 62.72M

├── 任务080：词性标注-实战(4).mp4 98.28M

├── 任务081：词性标注-实战(5).mp4 27.37M

├── 任务082：初识series类型.mp4 26.49M

├── 任务083：初识dataframe.mp4 34.87M

├── 任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.mp4 29.41M

├── 任务085：dataframe和series之间的运算和排序.mp4 20.77M

├── 任务086：层次化索引.mp4 30.03M

├── 任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4 26.98M

├── 任务088：pandas读写csv文件.mp4 31.83M

├── 任务089：pandas读取excel文件并画图.mp4 23.51M

├── 任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.mp4 38.33M

├── 任务091：虚拟环境的搭建.mp4 17.98M

├── 任务092：创建第一个爬虫项目.mp4 29.13M

├── 任务093：调试运行爬虫程序.mp4 20.72M

├── 任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4 50.55M

├── 任务095：访问首页列表中的url .mp4 36.31M

├── 任务096：获取帖子标题和内容.mp4 53.93M

├── 任务097：处理帖子内容中的特殊标签.mp4 35.96M

├── 任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4 43.19M

├── 任务099：爬虫的bug调试与修复.mp4 44.15M

├── 任务100：数据持久化代码开发.mp4 57.16M

├── 任务101：数据入库.mp4 87.86M

├── 任务102：importance sample negtive sample nce-01.mp4 65.51M

├── 任务103：importance sample negtive sample nce-02.mp4 75.29M

├── 任务104：importance sample negtive sample nce-03.mp4 78.18M

├── 任务105：精确率和召回率.mp4 176.12M

├── 任务106： 逻辑回归介绍.mp4 180.83M

├── 任务107： 逻辑回归是线性分类器.mp4 42.14M

├── 任务108： 逻辑回归的目标函数.mp4 109.91M

├── 任务109： 梯度下降法.mp4 142.17M

├── 任务110： 逻辑回归的梯度下降法.mp4 226.58M

├── 任务111： 当线性可分的时候.mp4 9.88M

├── 任务112： 关于面试的话题-01.mp4 35.69M

├── 任务113： 关于面试的话题-02.mp4 44.16M

├── 任务114： 关于面试的话题-03.mp4 37.14M

├── 任务115： 直播-01.mp4 21.02M

├── 任务116： 直播-02.mp4 18.76M

├── 任务117： 直播-03.mp4 18.95M

├── 任务118： 直播-04.mp4 30.44M

├── 任务119： 直播-05.mp4 17.01M

├── 任务120： 直播-06.mp4 27.94M

├── 任务121： 直播-07.mp4 11.72M

├── 任务122： 直播-08.mp4 51.68M

├── 任务123： 直播-09.mp4 31.47M

├── 任务124： 直播-10.mp4 28.49M

├── 任务125： 直播-11.mp4 29.18M

├── 任务126： 当数据线性可分割的时候.mp4 41.58M

├── 任务127： 限制参数变得太大.mp4 107.78M

├── 任务128： 模型复杂度与过拟合.mp4 271.10M

├── 任务129： 怎么避免过拟合.mp4 51.53M

├── 任务130： 正则介绍.mp4 75.76M

├── 任务131： L1 VS L2.mp4 233.71M

├── 任务132： review 数据结构串讲-01.mp4 58.00M

├── 任务133： review 数据结构串讲-02.mp4 60.48M

├── 任务134： Affective Computing & 情绪识别实战.mp4 152.87M

├── 任务135： 交叉验证(1).mp4 16.19M

├── 任务136： 交叉验证(2).mp4 47.27M

├── 任务137： 正则的作用.mp4 21.53M

├── 任务138： MLE VS MAP介绍.mp4 25.68M

├── 任务139： 正则的使用.mp4 56.69M

├── 任务140： 交叉验证.mp4 99.42M

├── 任务141： 参数搜索策略.mp4 135.17M

├── 任务142： 高级：正则的灵活应用.mp4 173.50M

├── 任务143： 总结.mp4 29.66M

├── 任务144： MLE与MAP.mp4 206.88M

├── 任务145： Lasso Regression介绍.mp4 45.38M

├── 任务146： 特征选择技术.mp4 168.08M

├── 任务147： LASSO介绍.mp4 77.80M

├── 任务148： Coordinate Descent.mp4 61.04M

├── 任务149： Coordinate Descent for LASSO.mp4 145.70M

├── 任务150： 其他LASSO Solver.mp4 21.43M

├── 任务151： 变分推断 指数族家族 lda.mp4 175.24M

├── 任务152： Optimization.mp4 29.54M

├── 任务153： Optimization is Everywhere.mp4 49.62M

├── 任务154： Optimization - Categories.mp4 20.43M

├── 任务155： Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4 8.43M

├── 任务156： 判断一个函数是凸函数.mp4 59.61M

├── 任务157： 解决一个具体问题1.mp4 44.03M

├── 任务158： 解决一个具体问题2.mp4 76.01M

├── 任务159： 回顾凸函数.mp4 23.86M

├── 任务160： 介绍Set Cover Problem.mp4 30.53M

├── 任务161： Approach1- Exhaustive Search.mp4 30.09M

├── 任务162： Approach2-贪心算法.mp4 43.93M

├── 任务163： Approach3-Optimization.mp4 150.32M

├── 任务164： 总结.mp4 39.58M

├── 任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4 13.14M

├── 任务166： 梯度下降法的复杂度.mp4 16.32M

├── 任务167： 梯度下降法的收敛分析.mp4 84.14M

├── 任务168： 凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4 138.36M

├── 任务169： 收敛性推导.mp4 244.21M

├── 任务170： Linear Classifier.mp4 97.92M

├── 任务171：Margin的计算.mp4 75.51M

├── 任务172：SVM的目标函数：Hard constraint.mp4 45.25M

├── 任务173： SVM的目标函数：Soft constraint.mp4 108.51M

├── 任务174： Hinge Loss.mp4 149.38M

├── 任务175： Primal-Dual介绍.mp4 47.97M

├── 任务176： attention transformer bert-01.mp4 187.24M

├── 任务177： attention transformer bert-02.mp4 115.21M

├── 任务178： Capstone项目介绍.mp4 133.43M

├── 任务179： LinearSVM的缺点.mp4 45.58M

├── 任务180： 数据映射到高维.mp4 83.83M

├── 任务181： 拉格朗日-等号条件处理.mp4 104.04M

├── 任务182： 拉格朗日-不等号条件处理.mp4 94.18M

├── 任务183： KKT条件.mp4 32.60M

├── 任务184： SVM的KKT条件.mp4 44.65M

├── 任务185： Primal-Dual介绍.mp4 72.06M

├── 任务186： SVM的Dual推导.mp4 95.58M

├── 任务187： Kernel Trick.mp4 152.42M

├── 任务188： 信息抽取介绍 直播.mp4 144.01M

├── 任务189： 命名实体识别介绍.mp4 54.96M

├── 任务190： 简历分析场景.mp4 7.05M

├── 任务191： 搭建NER分类器.mp4 34.40M

├── 任务192： 方法介绍.mp4 2.89M

├── 任务193： 基于规则的方法.mp4 3.67M

├── 任务194： 投票决策方法.mp4 21.90M

├── 任务195： 特征工程与特征表示01.mp4 127.83M

├── 任务196： 特征工程与特征表示02.mp4 84.86M

├── 任务197： 问答.mp4 127.44M

├── 任务198： 信息抽取介绍.mp4 186.08M

├── 任务199： Ontological Relation.mp4 34.69M

├── 任务200： 关系抽取方法介绍.mp4 39.26M

├── 任务201： 基于规则的方法.mp4 123.12M

├── 任务202： 基于监督学习的方法.mp4 246.13M

├── 任务203： cnn rnn transformer对比-01.mp4 53.30M

├── 任务204： cnn rnn transformer对比-02.mp4 58.56M

├── 任务205： 关系抽取.mp4 91.16M

├── 任务206： bootstrap算法的缺点.mp4 18.20M

├── 任务207： SnowBall算法.mp4 70.13M

├── 任务208： 生成模板.mp4 52.83M

├── 任务209： 生成tuple与模板评估.mp4 55.62M

├── 任务210： 评估记录+过滤.mp4 69.54M

├── 任务211： SnowBall总结.mp4 23.55M

├── 任务212：Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4 55.35M

├── 任务213：实体消歧算法.mp4 74.19M

├── 任务214：Entity Resolution(实体统一).mp4 52.54M

├── 任务215：实体统一算法.mp4 169.22M

├── 任务216：Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4 89.96M

├── 任务217： 什么是句法分析.mp4 73.68M

├── 任务218： 句法分析的应用.mp4 29.12M

├── 任务219： 语法.mp4 85.20M

├── 任务220： PCFG.mp4 24.14M

├── 任务221： 评估语法树.mp4 77.08M

├── 任务222： 寻找最好的树.mp4 13.45M

├── 任务223： CNF Form.mp4 150.46M

├── 任务224： CKY算法.mp4 256.54M

├── 任务225： 时序模型.mp4 33.53M

├── 任务226： HMM的介绍.mp4 30.53M

├── 任务227： HMM的应用例子.mp4 151.94M

├── 任务228： HMM的参数.mp4 121.66M

├── 任务229： HMM中的Inference问题.mp4 239.84M

├── 任务230： HMM中的F B算法1.mp4 156.89M

├── 任务231： HMM中的F B算法2.mp4 117.57M

├── 任务232： HMM中的F B算法3.mp4 98.90M

├── 任务233： Data Representation.mp4 20.89M

├── 任务234： Latent Variable Models.mp4 45.56M

├── 任务235： Complete vs Incomplete Case.mp4 11.15M

├── 任务236： MLE for Complete and Incomplete Case.mp4 14.01M

├── 任务237： EM Derivation.mp4 80.13M

├── 任务238： Remarks on EM.mp4 6.13M

├── 任务239： K-means.mp4 14.37M

├── 任务240： K-means Cost Function.mp4 40.24M

├── 任务241： MLE for GMM.mp4 32.38M

├── 任务244： HMM中的参数.mp4 69.67M

├── 任务245： Complete vs Incomplete Case.mp4 15.71M

├── 任务246： Complete Case.mp4 68.39M

├── 任务247： Incomplete Case.mp4 21.48M

├── 任务248： EM算法回顾.mp4 44.33M

├── 任务249： F B算法回顾.mp4 38.70M

├── 任务250： 估计PI.mp4 71.04M

├── 任务251： 估计B.mp4 110.23M

├── 任务252： 估计A.mp4 349.97M

├── 任务253： 公司实际项目串讲-01.mp4 44.62M

├── 任务254： 公司实际项目串讲-02.mp4 82.89M

├── 任务255： 公司实际项目串讲-03.mp4 91.55M

├── 任务256： 有向图与无向图模型.mp4 147.25M

├── 任务257： 生成模型与判别模型.mp4 10.09M

├── 任务258： Log-Linear Model.mp4 31.37M

├── 任务259： Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4 165.76M

├── 任务260： CRF介绍.mp4 88.46M

├── 任务261： Inference问题.mp4 87.44M

├── 任务262： 参数估计.mp4 327.10M

├── 任务263： wordvector词向量.mp4 30.71M

├── 任务264： Global Generation of Distributed Representation.mp4 54.67M

├── 任务265： How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4 7.05M

├── 任务266： Skip-Gram Model.mp4 43.56M

├── 任务267： 语料库.mp4 107.17M

├── 任务268： Word2Vec代码.mp4 99.49M

├── 任务269： 训练SkipGram问题.mp4 46.22M

├── 任务270： SkipGram另一种目标函数构建.mp4 79.31M

├── 任务271： SkipGram的negative sampling.mp4 292.86M

├── 任务272： 评估词向量.mp4 79.86M

├── 任务273： 词向量在推荐系统中的应用.mp4 210.75M

├── 任务274： 梯度提升树.mp4 73.39M

├── 任务275： 答疑.mp4 58.69M

├── 任务276： Word2vec.mp4 42.00M

├── 任务277： Learning with Subword.mp4 37.71M

├── 任务278： When subword is needed.mp4 32.45M

├── 任务279： Learn Embedding from Language Model.mp4 17.21M

├── 任务280： What are potential solutions.mp4 16.17M

├── 任务281： Elmo at Glance.mp4 80.39M

├── 任务282： Category of Word Representation.mp4 85.60M

├── 任务283： 神经网络介绍.mp4 84.13M

├── 任务284： 激活函数.mp4 175.25M

├── 任务285：MLP.mp4 171.45M

├── 任务286：多层神经网络.mp4 35.39M

├── 任务287：Universal Approximation Theorem.mp4 50.14M

├── 任务288：Biological Inspiration.mp4 31.94M

├── 任务289：回顾神经网络.mp4 44.60M

├── 任务290： 神经网络的损失函数.mp4 120.49M

├── 任务291： BP算法的核心流程.mp4 45.24M

├── 任务292： 对输出层的梯度计算.mp4 181.16M

├── 任务293： 对隐含层的梯度计算.mp4 134.26M

├── 任务294：对参数的梯度计算.mp4 68.85M

├── 任务295： 对BP算法的总结.mp4 73.01M

├── 任务296： gradient checking.mp4 39.02M

├── 任务297： 深度学习与非凸函数.mp4 16.32M

├── 任务298： 深度学习中的Plateau.mp4 28.46M

├── 任务299： SGD的收敛条件.mp4 65.98M

├── 任务300： Early Stopping.mp4 85.85M

├── 任务301： 为什么需要递归神经网络?.mp4 28.10M

├── 任务302： 递归神经网络介绍.mp4 140.55M

├── 任务303： 语言模型.mp4 102.77M

├── 任务304： RNN的深度.mp4 19.72M

├── 任务305： 梯度爆炸和梯度消失.mp4 141.54M

├── 任务306： Gradient Clipping.mp4 38.89M

├── 任务307： LSTM的介绍.mp4 89.60M

├── 任务308： LSTM的应用.mp4 56.57M

├── 任务309： Bi-Directional LSTM.mp4 48.06M

├── 任务310： Gated Recurrent Unit.mp4 52.16M

├── 任务311： 问答系统讲解01.mp4 73.89M

├── 任务312： 问答系统讲解02.mp4 203.11M

├── 任务313： Representation Learning.mp4 33.37M

├── 任务314： What makes good representation-01.mp4 130.55M

├── 任务315： What makes good representation-02.mp4 255.79M

├── 任务316： What makes good representation-03.mp4 263.23M

├── 任务317： Why Deep.mp4 39.68M

├── 任务318： Why Deep Learning Hard to Train.mp4 63.50M

├── 任务319： Ways to Solve Training.mp4 79.44M

├── 任务320： Dropout 介绍.mp4 85.91M

├── 任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象.mp4 47.79M

├── 任务322： 机器翻译.mp4 40.33M

├── 任务323： Multimodal Learning.mp4 66.89M

├── 任务324： Seq2Seq模型.mp4 131.29M

├── 任务325： Seq2Seq训练介绍.mp4 18.32M

├── 任务326： Inference Decoding.mp4 137.55M

├── 任务327： Exhaustic Search.mp4 38.41M

├── 任务328： Beam Search.mp4 189.39M

├── 任务329： 回顾Multimodal Learning.mp4 26.26M

├── 任务330： Attention注意力机制介绍.mp4 23.63M

├── 任务331： 看图说话介绍.mp4 111.01M

├── 任务332： 图像识别的注意力机制.mp4 114.05M

├── 任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4 63.23M

├── 任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4 111.17M

├── 任务335： 回顾Seq2Seq模型.mp4 240.73M

├── 任务336： Seq2Seq的Attention.mp4 83.85M

├── 任务337： Self-Attention1.mp4 72.74M

├── 任务338： Self-Attention2.mp4 239.98M

├── 任务339： 深度文本匹配-01.mp4 43.16M

├── 任务340： 深度文本匹配-02.mp4 26.71M

├── 任务341： 回顾Attention.mp4 102.05M

├── 任务342： RNN LSTM-based models.mp4 22.65M

├── 任务343： Transformer的结构.mp4 156.12M

├── 任务344： Each Encoder Block.mp4 14.11M

├── 任务345： Self-Attention.mp4 110.84M

├── 任务346： Add Normalize.mp4 210.39M

├── 任务347： BERT概念.mp4 44.97M

├── 任务348： 回顾Language model.mp4 116.87M

├── 任务349： masked Language model.mp4 44.64M

├── 任务350： masked Language model存在的问题.mp4 126.06M

├── 任务351：LSTM.mp4 24.67M

├── 任务352： BERT训练过程.mp4 162.96M

├── 任务353：PGM领域.mp4 47.93M

├── 任务354： 主题模型.mp4 220.57M

├── 任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4 192.91M

├── 任务356： 预测的过程.mp4 97.16M

├── 任务357： GD，SGD，Adagrad算法.mp4 74.12M

├── 任务358： 回顾LDA.mp4 108.96M

├── 任务359： 举例说明生成的过程.mp4 57.23M

├── 任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.mp4 151.79M

├── 任务361： α到θi的生成.mp4 214.92M

├── 任务362： 举例说明生成文章.mp4 14.12M

├── 任务363： gibbs sampler.mp4 161.80M

├── 任务364： collapsed gibbs sampling-01.mp4 27.04M

├── 任务365： collapsed gibbs sampling-02.mp4 38.14M

├── 任务366： collapsed gibbs sampling-03.mp4 286.91M

├── 任务367： collapsed gibbs sampling-04.mp4 159.15M

├── 任务368： collapsed gibbs sampling-05.mp4 45.45M

├── 任务369： 推导过程01.mp4 183.92M

├── 任务370： 推导过程02.mp4 104.36M

├── 任务371： 推导过程03.mp4 227.06M

├── 任务372： Gibbs采样01.mp4 155.14M

├── 任务373： Gibbs采样02.mp4 66.19M

├── 任务374： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4 126.17M

├── 任务375： Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4 264.47M

├── 任务376： 核函数.mp4 223.01M

├── 任务377： 直播-01.mp4 21.03M

├── 任务378： 直播-02.mp4 32.21M

├── 任务379： 直播-03.mp4 81.22M

├── 任务380： 直播-04.mp4 147.61M

├── 任务381： 直播-05.mp4 53.10M

├── 任务382： 直播-06.mp4 52.99M

├── 任务383： 直播-07.mp4 175.74M

├── 任务384： 直播-01.mp4 32.60M

├── 任务385：直播-02.mp4 138.60M

├── 任务386：直播-03.mp4 60.85M

├── 任务387：直播-04.mp4 115.56M

├── 任务388：直播-05.mp4 38.90M

├── 任务389：直播-06.mp4 105.50M

├── 任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4 238.18M

├── 任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4 197.16M

├── 任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4 63.21M

├── 任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4 83.90M

├── 任务394： GMM-01.mp4 54.13M

├── 任务395： GMM-02.mp4 60.92M

├── 任务396： GMM-03.mp4 92.11M

├── 任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4 258.37M

├── 任务398： 改进思路.mp4 44.71M

├── 任务399： Bert 的目标函数.mp4 61.58M

├── 任务400： permutation.mp4 283.35M

├── 任务401：pytorch实现skip-gram.mp4 119.62M

├── 任务402： Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp4 106.05M

├── 任务403： Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp4 36.85M

├── 任务404：直播-01.mp4 41.95M

├── 任务405：直播-02.mp4 114.24M

├── 任务406：直播-03.mp4 94.25M

└── 任务407：直播-04.mp4 204.82M

网盘在线学，无需下载解压（内容过多，下面为部分截图）