教程内容：

《自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程》5年以上的AI核心算法研发工作经历，南京东南大学计算机硕士，曾在电信，卫宁等公司担任高级算法工程师，数据科学家和AI部门负责人。负责深度学习，机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地，对自然语言处理，图像处理，数据挖掘，机器学习，深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目，授课经验丰富，善于培养学生的思维能力，创新能力，获得广大学员一致好评，具有很高的人气。

老师介绍：

aopu老师：5年以上的AI核心算法研发工作经历，南京东南大学计算机硕士，曾在电信，卫宁等公司担任高级算法工程师，数据科学家和AI部门负责人。

负责深度学习，机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地，对自然语言处理，图像处理，数据挖掘，机器学习，深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目，授课经验丰富，善于培养学生的思维能力，创新能力，获得广大学员一致好评，具有很高的人气。

教程目录：

章节1：
1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索
章节2： NLP与Python编程
3. Python环境搭建及开发工具安装
4. NLP常用PYTHON开发包的介绍
5. Jieba安装、介绍及使用
6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用
章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用
09. 准确分词之加载自定义字典分词01
10. 准确分词之加载自定义字典分词02
11. 准确分词之动态调整词频和字典
12. 词性标注代码实现及信息提取
13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别
14. TextRank算法原理介绍
15. 基于TextRank关键词提取
章节4： 句法与文法
16. 依存句法与语义依存分析
17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）
18. 名词短语块挖掘
19. 自定义语法与CFG
章节5： N-GRAM文本挖掘
20. N-GRAM算法介绍
21. N-GRAM生成词语对
22. TF-IDF算法介绍应用
23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM
章节6： 表示学习与关系嵌入
24. 语言模型
25. 词向量
26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax
27. 深入理解Word2vec算法负采样
28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练
章节7： 深度学习之卷积神经网络
29. BP神经网络
30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络
31. CNN文本分类
32. CNN文本分类算法模块
33. CNN文本分类模型详解数据预处理
34. CNN文本分类模型测试与部署
章节8： 深度学习之递归神经网络
35. 递归网络
36. LSTM
37. LSTM文本分类原理
38. LSTM文本分类代码架构
39. LSTM文本分类代码详解
40. LSTM文本分类模型预测与部署
章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上)
45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）
46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式
47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式
48. 模型本地Lib库封装（上）
49. 模型本地Lib库封装（下）
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）
51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）
52. 算法设计及代码实现1
53. 算法设计及代码实现2
54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1
55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2