课程目录:

├── 001-NLP-课程简介.mp4
├── 002-NLP-课程概述 .mp4
├── 003-NLP-导论-常见任务.mp4
├── 004-NLP-导论-技术演进历史 .mp4
├── 005-NLP-环境准备.mp4
├── 006-NLP-文本表示-概述 .mp4
├── 007-NLP-文本表示-分词-英文分词 .mp4
├── 008-NLP-文本表示-分词-英文分词-BPE算法.mp4
├── 009-NLP-文本表示-分词-中文分词.mp4
├── 010-NLP-文本表示-分词-分词工具-概述 .mp4
├── 011-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式.mp4
├── 012-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式-API.mp4
├── 013-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-自定义词典 .mp4
├── 014-NLP-文本表示-词表示-one-hot&语义化词向量-概述.mp4
├── 015-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-概述.mp4
├── 016-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-Skip-Gram.mp4
├── 017-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-CBOW.mp4
├── 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
├── 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
├── 020-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-概述.mp4
├── 021-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-实操 .mp4
├── 022-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-概述 .mp4
├── 023-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-编码 .mp4
├── 024-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-OOV问题 .mp4
├── 025-NLP-文本表示-词表示-上下文相关词向量.mp4
├── 026-NLP-传统序列模型-RNN-概述 .mp4
├── 027-NLP-传统序列模型-RNN-基础结构 .mp4
├── 028-NLP-传统序列模型-RNN-示意图.mp4
├── 029-NLP-传统序列模型-RNN-多层结构.mp4
├── 030-NLP-传统序列模型-RNN-双向结构 .mp4
├── 031-NLP-传统序列模型-RNN-多层+双向结构.mp4
├── 032-NLP-传统序列模型-RNN-API-构造参数.mp4
├── 033-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-概述 .mp4
├── 034-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-含义.mp4
├── 035-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-形状分析.mp4
├── 036-NLP-传统序列模型-RNN-API-小练习 .mp4
├── 037-NLP-传统序列模型-案例-概述 .mp4
├── 038-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-数据集说明.mp4
├── 039-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-模型结构和训练思路 .mp4
├── 040-NLP-传统序列模型-RNN-案例-项目结构.mp4
├── 041-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-思路分析.mp4
├── 042-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-读取json文件 .mp4
├── 043-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径说明.mp4
├── 044-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径处理 .mp4
├── 045-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建并保存词表.mp4
├── 046-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建训练集 .mp4
├── 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
├── 048-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-说明.mp4
├── 049-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-编码 .mp4
├── 050-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-初始化方法 .mp4
├── 051-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-前向传播 .mp4
├── 052-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-环境准备 .mp4
├── 053-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-训练循环.mp4
├── 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
├── 055-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-Tensorboard使用说明 .mp4
├── 056-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-保存模型 .mp4
├── 057-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-说明 .mp4
├── 058-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-上.mp4
├── 059-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-下 .mp4
├── 060-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-说明.mp4
├── 061-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-编码.mp4
├── 062-NLP-传统序列模型-RNN-案例-代码改造说明.mp4
├── 063-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-说明.mp4
├── 064-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-编码 .mp4
├── 065-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-概述.mp4
├── 066-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-分析 .mp4
├── 067-NLP-传统序列模型-LSTM-概述 .mp4
├── 068-NLP-传统序列模型-LSTM-基础结构-说明.mp4
├── 069-NLP-传统序列模型-LSTM-缓解梯度消失和爆炸 .mp4
├── 070-NLP-传统序列模型-LSTM-复杂结构.mp4
├── 071-NLP-传统序列模型-LSTM-API-构造参数 .mp4
├── 072-NLP-传统序列模型-LSTM-API-输入输出 .mp4
├── 073-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-概述&思路分析 .mp4
├── 074-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-说明 .mp4
├── 075-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-上.mp4
├── 076-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-下 .mp4
├── 077-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据集.mp4
├── 078-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型定义 .mp4
├── 079-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型训练.mp4
├── 080-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型预测.mp4
├── 081-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型评估 .mp4
├── 082-NLP-传统序列模型-LSTM-存在问题.mp4
├── 083-NLP-传统序列模型-GRU-基础结构.mp4
├── 084-NLP-传统序列模型-GRU-复杂结构&API使用说明 .mp4
├── 085-NLP-传统序列模型-GRU-案例实操 .mp4
├── 086-NLP-传统序列模型-LSTM_GRU_RNN横向对比.mp4
├── 087-NLP-Seq2Seq-概述.mp4
├── 088-NLP-Seq2Seq-模型结构-编码器 .mp4
├── 089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器 .mp4
├── 090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制 .mp4
├── 091-NLP-Seq2Seq-模型结构-推理机制 .mp4
├── 092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述 .mp4
├── 093-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-需求分析.mp4
├── 094-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-读取文件.mp4
├── 095-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-改造Tokenizer .mp4
├── 096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4
├── 097-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-构建数据集.mp4
├── 098-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-Dataloader .mp4
├── 099-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-编码器.mp4
├── 100-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-解码器 .mp4
├── 101-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-完整模型 .mp4
├── 102-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-核心代码 .mp4
├── 103-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-pad_token处理逻辑 .mp4
├── 104-NLP-Seq2Seq-案例-预测脚本.mp4
├── 105-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-bleu说明 .mp4
├── 106-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-编码.mp4
├── 107-NLP-Seq2Seq-总结.mp4
├── 108-NLP-Attention机制-概述 .mp4
├── 109-NLP-Attention机制-工作原理-概述 .mp4
├── 110-NLP-Attention机制-工作原理-具体步骤.mp4
├── 111-NLP-Attention机制-注意力评分函数.mp4
├── 112-NLP-Attention机制-案例-代码升级改造思路 .mp4
├── 113-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-实现思路 .mp4
├── 114-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-编码.mp4
├── 115-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-训练和预测逻辑修改.mp4
├── 116-NLP-Transformer-概述.mp4
├── 117-NLP-Transformer-核心思想.mp4
├── 118-NLP-Transformer-模型结构-整体结构 .mp4
├── 119-NLP-Transformer-模型结构-编码器-概述 .mp4
├── 120-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-生成QKV向量 .mp4
├── 121-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-完整计算过程.mp4
├── 122-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-多头注意力.mp4
├── 123-NLP-Transformer-模型结构-编码器-前馈神经网络层 .mp4
├── 124-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接&层归一化-概述.mp4
├── 125-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接-说明 .mp4
├── 126-NLP-Transformer-模型结构-编码器-层归一化 .mp4
├── 127-NLP-Transformer-模型结构-编码器-位置编码.mp4
├── 128-NLP-Transformer-模型结构-编码器-说明.mp4
├── 129-NLP-Transformer-模型结构-编码器-小结.mp4
├── 130-NLP-Transformer-模型结构-解码器-概述 .mp4
├── 131-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Mask-Attention.mp4
├── 132-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Cross-Attention.mp4
├── 133-NLP-Transformer-模型结构-解码器-小结 .mp4
├── 134-NLP-Transformer-实现细节-注意力为什么需要缩放.mp4
├── 135-NLP-Transformer-实现细节-注意力如何感知相对位置 .mp4
├── 136-NLP-Transformer-模型训练和推理机制 .mp4
├── 137-NLP-Transformer-API-概述 .mp4
├── 138-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-构造参数.mp4
├── 139-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-概述.mp4
├── 140-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-输入输出.mp4
├── 141-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-encoder&decoder.mp4
├── 142-NLP-Transformer-案例-代码改造思路.mp4
├── 143-NLP-Transformer-案例-模型定义-基础结构 .mp4
├── 144-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-简易实现 .mp4
├── 145-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-哈弗实现.mp4
├── 146-NLP-Transformer-案例-模型定义-前向传播 .mp4
├── 147-NLP-Transformer-案例-训练脚本.mp4
├── 148-NLP-Transformer-案例-预测&评估脚本.mp4
├── 149-NLP-Transformer-哈佛版本-核心源码解读.mp4
├── 150-NLP-预训练模型-概述 .mp4
├── 151-NLP-预训练模型-分类 .mp4
├── 152-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-概述 .mp4
├── 153-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-模型结构.mp4
├── 154-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-预训练 .mp4
├── 155-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-微调 .mp4
├── 156-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-概述 .mp4
├── 157-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-模型结构.mp4
├── 158-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-微调 .mp4
├── 159-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-预训练 .mp4
├── 160-NLP-预训练模型-主流模型-T5-概述&模型结构 .mp4
├── 161-NLP-预训练模型-主流模型-T5-预训练&微调 .mp4
├── 162-NLP-预训练模型-HF-概述.mp4
├── 163-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModel .mp4
├── 164-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModelForXXX.mp4
├── 165-NLP-预训练模型-HF-模型使用 .mp4
├── 166-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-加载 .mp4
├── 167-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-使用.mp4
├── 168-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-模型配合使用 .mp4
├── 169-NLP-预训练模型-HF-Datasets-概述 .mp4
├── 170-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载数据集 .mp4
├── 171-NLP-预训练模型-HF-Datasets-查看数据集 .mp4
├── 172-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载在线数据集.mp4
├── 173-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-过滤数据 .mp4
├── 174-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-划分数据集 .mp4
├── 175-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-上.mp4
├── 176-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-下 .mp4
├── 177-NLP-预训练模型-HF-Datasets-保存数据集 .mp4
├── 178-NLP-预训练模型-HF-Datasets-集成Dataloader .mp4
├── 179-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-上.mp4
├── 180-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-下 .mp4
├── 181-NLP-预训练模型-案例-Dataloader .mp4
├── 182-NLP-预训练模型-案例-模型定义 .mp4
├── 183-NLP-预训练模型-案例-模型训练 .mp4
├── 184-NLP-预训练模型-案例-模型推理.mp4
├── 185-NLP-预训练模型-案例-模型评估.mp4
├── 186-NLP-预训练模型-案例-测试.mp4
└── 187-NLP-预训练模型-案例-带任务头的预训练模型.mp4
├── 笔记
│ └── 尚硅谷大模型技术之NLP1.0.3.docx
├── 代码
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├── 资料
│ ├── 1.词向量
│ │ └── sgns.weibo.word.bz2
│ ├── 2.数据集
│ │ ├── 1.评论数据集
│ │ │ └── online_shopping_10_cats.csv
│ │ ├── 2.对话数据集
│ │ │ └── synthesized_.jsonl
│ │ └── 3.中英短句数据集
│ │ └── cmn.txt
│ └── 3.预训练模型
│ └── bert-base-chinese
│ ├── config.json
│ ├── model.safetensors
│ ├── tokenizer.json
│ ├── tokenizer_config.json
│ └── vocab.txt