课程介绍
课程来自于开课吧2022年人工智能核心能力七期-NLP方向专业课
从更高的能力层面看，比技能更核心关键的，是升级我们自身的思维“操作系统”，也就是不断提升我们的认知能力，刷新适应新环境的思维模式。
第一，CT计算思维（Computational Thinking）。欧美的教育官方机构，早在三四年前，就在教育发展计划中将CT计算思维的培养做了明确的要求。计算思维建立在数学和严密逻辑的基础上，简言之，是利用计算机科学解决问题的一种强有力的思维方式。
第二，快速学习的能力。信息革命以来，我们十年间的信息量就已经远超过去几百年间人类的信息量总和。外部环境变化日益加快，如果不能培养自己快速学习的能力，应对瞬息万变的世界，被淘汰就是时间问题。好在互联网的普及，让我们任何人都有了接受最好的学习资源的机会，让快速学习变为可能。
第三，系统思维。这是解决复杂问题，并且找到最优方案的思维能力。能做成一件事的方法有好多种，如何选出最合适的，就需要系统的思考和判断。掌握了系统思维，可以更快构建框架，看到问题的本质、更有效率地思考清楚问题，并完成相应的任务。
自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。按照技术实现难度的不同，这类系统可以分成简单匹配式、模糊匹配式和段落理解式三种类型。
文件目录
01、第一章 自然语言处理的基本过程
自然语言处理的基本过程–作业.zip
自然语言处理的基本过程.pptx.zip
自然语言处理的基本过程–标准答案.zip
第一章第1节： 自然语言处理的基本过程.mp4
02、第二章 向量空间模型
向量空间模型.pptx
作业 — 使用 PCA 进行降维可视化.zip
作业-答案.zip
1_向量空间模型.pptt.zip
第二章第1节： 向量空间模型.mp4
03、第三章 自然语言理解初步
作业.docx
realdonaldtrump.csv.zip
自然语言处理初步.pptx.zip
第三章第1节： 自然语言理解初步.mp4
04、第四章 语言模型与概率图模型
CRF_NER.zip
作业文档.docx
语言模型和概率图模型.pptx
ner_dataset.csv.zip
第四章第1节： 语言模型与概率图模型.mp4
05、第五章 词向量模型Word2Vec
1_词向量.pptx.zip
作业(1).docx
第五章第1节： 词向量模型Word2Vec.mp4
06、第六章 Transformer与BERT，大规模预训练问题
预训练模型.pptx
大规模预训练问题 — 作业题.ipynb.zip
第六章第1节： Transformer与BERT，大规模预训练问题.mp4
07、第七章 自然语言生成
文本生成.pptx.zip
作业(2).docx
第七章第1节： 自然语言生成.mp4
08、第八章 自然语言处理与人工智能前沿
自然语言处理与人工智能前沿.docx
NLP前沿.pptx.zip
第八章第1节： 自然语言处理与人工智能前沿.mp4
