向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
本课程会介绍最近NLP领域取得突破性进展的BERT模型。首先会介绍一些背景知识，包括Word Embedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模型，这个模型最初用于机器翻译，但是它提出的Self-Attention被用于替换传统的RNN/LSTM/GRU模型。再然后是介绍BERT出现之前的Universal Sentence Embedding模型，包括ELMo和OpenAI GPT。接着介绍BERT模型是什么，它解决了之前模型的哪些问题从而可以达到这么好的效果。代码分析和案例介绍，通过解决实际问题加深理解
学习本课程你将学到：
了解一些NLP背景知识，包括Word Embedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。
了解BERT的基础Transformer模型 。
视频、PPT地址
关注微信公众号 datayx 然后回复 bert 即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
阅读过本文的人还看了以下：
分享《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx
长按图片，识别二维码，点关注
AI项目体验