2020NLP自然語言處理技術高級工程師培訓班（9月北京班）
時間：2020-09-24 08:00 至 2020-09-27 18:00
地點：北京
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2020NLP自然語言處理技術高級工程師培訓班（9月北京班） 已截止報名課程時間： 2020-09-24 08:00至 2020-09-27 18:00結束 主辦單位： 中國信息化人才培訓中心 |
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會議介紹
會議內容 主辦方介紹
2020NLP自然語言處理技術高級工程師培訓班（9月北京班）宣傳圖
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溫馨提示：該課程取消舉辦。
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地點 |
上海 |
廣州 |
北京 |
北京 |
上海 |
北京 |
杭州 |
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時間 |
4月26-29 |
5月28-31 |
6月21-24 |
9月24-27 |
10月27-30 |
12月26-29 |
2021年1月24-27 |
課程介紹：
Python是數據分析最常用的語言之一，中文自然語言處理（簡稱NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLP是一門融語言學、機器學習、統(tǒng)計學、大數據以及人工智能等于一體的科學。本課程偏重實戰(zhàn)，不僅系統(tǒng)介紹了NLP涉及的知識點，同時也教會大家如何實際應用與開發(fā)。
本次培訓主要介紹NLP所需要了解的Python科學包、正則表達式以及檢索技術的知識。包括NLP相關的各個知識點：詞法分析技術、句法分析技術、常用的向量化方法，介紹機器學習的一些基本概念，重點突出NLP常用的分類算法、聚類算法，同時還分享了幾個案例。每個部分都有對應源數據和完整代碼，供實戰(zhàn)使用。
自然語言處理（NLP）屬于人工智能與計算機語言學的交叉領域，處理的是計算機與人類語言之間的交互問題。隨著人機交互需求的日益增長，計算機具備處理當前主要自然語言的能力已經成為了一個必然趨勢。
本培訓適合通信、金融、保險、制造、醫(yī)藥、教育科研、市場調研、連鎖零售和電子商務等行業(yè)的數據分析人員，通過本課程的學習，將對NLP與數據科學領域中的概念有一個充分的了解，并能將這些知識應用到日常工作中。
培訓對象
1.系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2.牽涉到網絡采集、處理和規(guī)劃的負責人、設計人員。
3.政府機關，金融保險、移動等以互聯(lián)網信息為數據來源單位的負責人。
4.高校、科研院所牽涉到人工智能與機器學習的項目負責人。
頒發(fā)證書
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得：
工業(yè)和信息化部頒發(fā)的-《NLP自然語言處理證書》。該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。注：請學員帶一寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復印件一張。
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中國信息化人才培訓中心
天博信通-中國信息化人才培訓中心率先在國內開展高級軟件架構等IT高端培訓的公開課。多年來持續(xù)不斷的投入精力創(chuàng)新課程體系，至今已在國內開展公開課培訓的課程達十幾門，分別涵蓋、云計算、大數據、軟件架構、軟件設計、高級UI設計、項目管理、質量管理、需求工程、運營管理等領域，也根據企事業(yè)單位的實用需求, 通過定制培訓方案，培訓后的技術服務，將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點。目前中心已經與幾百家企事業(yè)單位建立了長期的培訓合作關系, 深得用戶信賴和好評。
會議日程
（最終日程以會議現(xiàn)場為準）
詳細培訓內容介紹
課程模塊 | 課程主題 | 主要內容及案例和演示 |
模塊一 | ?NLP和深度學習發(fā)展概況和最新動態(tài) | 1. NLP歷史現(xiàn)在及為什么需要學習NLP技術 2. NLP實現(xiàn)機器學習，聊天機器人，情感分析和語義搜索 |
模塊二 | NLP與PYTHON編程 | 3. Python環(huán)境搭建及開發(fā)工具安裝 4. NLP常用PYTHON開發(fā)包的介紹 5. Jieba安裝、介紹及使用 6. Stanford NLP 在Python環(huán)境中安裝、介紹及使用 7. Hanlp 在Python環(huán)境中安裝、介紹及使用 |
模塊三 | 快速掌握NLP技術之分詞、詞性標注和關鍵字提取 | 08. 分詞、詞性標注及命名實體識別介紹及應用 09. 準確分詞之加載自定義字典分詞 10. 準確分詞之動態(tài)調整詞頻和字典 11. 詞性標注代碼實現(xiàn)及信息提取 12. 人名、地名、機構名等關鍵命名實體識別 13. TextRank算法原理介紹 14. 基于TextRank關鍵詞提取 |
模塊四 | 句法與文法 | 16. 依存句法與語義依存分析 17. 依存句法樹解析（子樹遍歷，遞歸搜索，葉子節(jié)點提取等） 18. 名詞短語塊挖掘 19. 自定義語法與CFG |
模塊五 | N-GRAM文本挖掘 | 20. N-GRAM算法介紹 21. N-GRAM生成詞語對 22. TF-IDF算法介紹應用 23. 基于TF-IDF挖掘符合語言規(guī)范的N-GRAM |
模塊六 | 表示學習與關系嵌入 | 24. 語言模型 25. 詞向量 26. 深入理解Word2vec算法層次sofmax 27. 深入理解Word2vec算法負采樣 28. 6.4 基于Word2vec技術的詞向量、字向量訓練 |
模塊七 | ?深度學習之卷積神經網絡 | 29. BP神經網絡 30. 徹底理解深度學習指卷積神經網絡 31. CNN文本分類 32. CNN文本分類算法模塊 33. CNN文本分類模型詳解數據預處理 34. CNN文本分類模型測試與部署 |
模塊八 | 深度學習之遞歸神經網絡 | 35. 遞歸網絡 36. LSTM 37. LSTM文本分類原理 38. LSTM文本分類代碼架構 39. LSTM文本分類代碼詳解 40. LSTM文本分類模型預測與部署 |
模塊九 | 特定領域命名實體識別NER技術 | 41. 基于深度學習醫(yī)藥保險命名實體識別課題背景介紹 42. 醫(yī)藥保險命名實體和實體關系體系建立和命名實體分類規(guī)范 43. 醫(yī)藥保險命名實體識別相關前沿技術和難點 44. 基于深度學習醫(yī)藥保險命名實體識別的算法模塊設計 45. 數據的采集，清洗，數據機器自動標注及轉化為深度學習格式 46. 模型本地Lib庫封裝 47. 部署tensorflow訓練好的模型為云服務 48. 算法設計及代碼實現(xiàn) 49. 代碼調試，參數優(yōu)化及深度剖析（深入理解） |
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會議嘉賓
（最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準）
師資介紹
張老師：阿里大數據高級專家，國內資深的大數據、Python技術專家，在Python技術編程、NLP自然語言處理、CV領域有很深造詣技術進行了多年的深入的研究，更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用，曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經驗豐富。同時具有多年授課培訓經驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。
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參會指南
會議門票
| 票種名稱 | 價格 | 原價 | 票價說明 |
| 會務費 | ￥7800 | ￥7800 | 7800元/人（含教材、培訓費、考證費以及學習用具等費用） 食宿統(tǒng)一安排，費用自理。 |
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溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消，建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后，再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項資源需提前采購，購票后不支持退款，可以換人參加。
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