京东NLP企业项目实战训练营

├──week01
|   ├──20200606Lecture
|   |   ├──1课程安排以及核心技能.mp4  201.49M
|   |   ├──2概论与常见基础任务.mp4  251.34M
|   |   ├──3分类问题,命名实体识别.mp4  292.35M
|   |   ├──4句法分析,语义理解与常见应用1.mp4  232.04M
|   |   ├──5常见应用2.mp4  273.29M
|   |   └──6如何成为优秀的NLP人才.mp4  370.95M
|   ├──20200606Paper
|   |   ├──paper 如何阅读-1.mp4  271.99M
|   |   └──paper 如何阅读-2.mp4  190.43M
|   ├──20200606Review1
|   |   ├──(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1.mp4  286.26M
|   |   └──(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2.mp4  192.43M
|   ├──20200606Review2
|   |   ├──(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-1.mp4  367.11M
|   |   └──(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-2.mp4  355.83M
|   ├──20200606Review3
|   |   ├──(基础)NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-1.mp4  368.98M
|   |   └──(基础)NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-2.mp4  416.98M
|   └──20200606Review4
|   |   ├──DP动态规划 补课-1.mp4  375.52M
|   |   ├──DP动态规划 补课-2.mp4  124.51M
|   |   └──DP动态规划 补课-3.mp4  363.38M
├──week02
|   ├──20200613Lecture
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-1.mp4  310.02M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-2.mp4  132.41M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-3.mp4  240.25M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-4.mp4  240.83M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-5.mp4  271.60M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-6.mp4  214.77M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-7.mp4  127.59M
|   |   ├──多分类文本处理与特征工程-8.mp4  188.41M
|   |   └──多分类文本处理与特征工程-9.mp4  341.10M
|   ├──20200613Paper
|   |   ├──Distributed Representations-01.mp4  166.28M
|   |   └──Distributed Representations-02.mp4  282.11M
|   ├──20200613Review1
|   |   ├──词向量的训练以及使用-1.mp4  270.65M
|   |   └──词向量的训练以及使用-2.mp4  212.48M
|   ├──20200613Review2
|   |   ├──编程环境的搭建-1.mp4  264.28M
|   |   └──编程环境的搭建-2.mp4  271.19M
|   └──20200613Review3
|   |   ├──Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-1.mp4  414.34M
|   |   └──Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-2.mp4  398.04M
├──week03
|   ├──20200620lecture
|   |   ├──工业界模型训练和部署最佳实战-1.mp4  221.07M
|   |   ├──工业界模型训练和部署最佳实战-2.mp4  203.08M
|   |   ├──机器学习项目流程.mp4  169.94M
|   |   ├──逻辑回归.mp4  390.13M
|   |   └──偏差与方差.mp4  249.88M
|   ├──20200620project
|   |   ├──project-01.mp4  294.77M
|   |   └──project-2.mp4  370.94M
|   ├──20200620review1
|   |   ├──(实战)数据不平衡的处理-1.mp4  192.61M
|   |   └──(实战)数据不平衡的处理-2.mp4  295.38M
|   ├──20200620review2
|   |   ├──(基础)SkipGram模型讲解-1.mp4  239.19M
|   |   └──(基础)SkipGram模型讲解-2.mp4  314.45M
|   ├──20200620review3
|   |   ├──(实战)工程代码编写-1.mp4  255.88M
|   |   ├──(实战)工程代码编写-2.mp4  302.88M
|   |   └──(实战)工程代码编写-3.mp4  179.02M
|   └──20200621paper
|   |   ├──Paper-1.mp4  280.72M
|   |   └──Paper-2.mp4  223.49M
├──week04
|   ├──20200704Lecture
|   |   ├──常用的分类算法-1.mp4  291.46M
|   |   ├──常用的分类算法-2.mp4  283.05M
|   |   ├──常用的分类算法-3.mp4  227.61M
|   |   └──常用的分类算法-4.mp4  229.45M
|   ├──20200704paper
|   |   ├──Visualizing and understandi-1.mp4  295.70M
|   |   └──Visualizing and understandi-2.mp4  92.78M
|   ├──20200704review1
|   |   ├──(前沿技术) 多模态文本分类技术-1.mp4  229.11M
|   |   └──(前沿技术) 多模态文本分类技术-2.mp4  223.07M
|   ├──20200704review2
|   |   ├──(实战)Pytorch的使用-1.mp4  255.66M
|   |   └──(实战)Pytorch的使用-2.mp4  405.90M
|   └──20200704review3
|   |   ├──(实战)常用的卷积神经网络-1.mp4  249.59M
|   |   ├──(实战)常用的卷积神经网络-2.mp4  258.80M
|   |   └──(实战)常用的卷积神经网络-3.mp4  224.13M
├──week05
|   ├──20200711lecture
|   |   ├──递归神经网络-1.mp4  257.45M
|   |   ├──递归神经网络-2.mp4  191.74M
|   |   ├──递归神经网络-3.mp4  227.14M
|   |   └──递归神经网络-4.mp4  182.90M
|   ├──20200711paper
|   |   ├──paper1.mp4  230.41M
|   |   └──paper2.mp4  143.54M
|   ├──20200711review1
|   |   ├──GPU计算-1.mp4  193.64M
|   |   └──GPU计算-2.mp4  220.40M
|   ├──20200711review2
|   |   ├──(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-1.mp4  330.35M
|   |   ├──(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-2.mp4  371.02M
|   |   └──(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-3.mp4  215.87M
|   └──20200711review3
|   |   ├──基于LSTM语言模型的代码生成-1.mp4  348.99M
|   |   └──基于LSTM语言模型的代码生成-2.mp4  360.28M
├──week06
|   ├──0716图书分类项目讲解
|   |   ├──图书分类项目讲解-1.mp4  358.18M
|   |   ├──图书分类项目讲解-2.mp4  272.30M
|   |   └──图书分类项目讲解-3.mp4  201.59M
|   ├──0717智能营销项目
|   |   ├──智能营销项目说明-1.mp4  247.57M
|   |   └──智能营销项目说明-2.mp4  151.66M
|   ├──0718lecture
|   |   ├──基于Seq2Seq的文本生成-1.mp4  395.64M
|   |   └──基于Seq2Seq的文本生成-2.mp4  173.63M
|   ├──0718review1
|   |   └──基于Seq2Seq的文本生成-3.mp4  243.31M
|   ├──0718review2
|   |   ├──基于Seq2Seq的机器翻译系统-1.mp4  273.17M
|   |   ├──基于Seq2Seq的机器翻译系统-2.mp4  387.51M
|   |   └──基于Seq2Seq的机器翻译系统-3.mp4  244.44M
|   └──0719paper
|   |   ├──Named Entity Recognition-1.mp4  225.12M
|   |   ├──Named Entity Recognition-2.mp4  126.00M
|   |   └──Named Entity Recognition-3.mp4  54.00M
├──week07
|   ├──0725lecture
|   |   ├──Pointer Network以及Beam Search-1.mp4  264.69M
|   |   ├──Pointer Network以及Beam Search-2.mp4  422.36M
|   |   ├──Pointer Network以及Beam Search-3.mp4  330.11M
|   |   └──Pointer Network以及Beam Search-4.mp4  418.83M
|   ├──0725project
|   |   ├──智能营销项目手把手教学-1.mp4  240.94M
|   |   └──智能营销项目手把手教学-2.mp4  284.22M
|   └──0725review
|   |   ├──营销文案生成论文-1.mp4  140.64M
|   |   ├──营销文案生成论文-2.mp4  136.93M
|   |   ├──营销文案生成论文-3.mp4  136.93M
|   |   └──营销文案生成论文-4.mp4  217.09M
├──week08
|   ├──0801-review-1
|   |   ├──Debug-1.mp4  349.60M
|   |   └──Debug-2.mp4  253.06M
|   ├──0801_lecture
|   |   ├──深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1.mp4  290.33M
|   |   ├──深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2.mp4  152.54M
|   |   ├──文本领域中的数据增强技术-1.mp4  243.91M
|   |   └──文本领域中的数据增强技术-2.mp4  330.05M
|   ├──0802-review-2
|   |   ├──Multi-Source Pointer Network-1.mp4  390.08M
|   |   └──Multi-Source Pointer Network-2.mp4  315.92M
|   └──0802-项目教学
|   |   ├──智能营销项目教学-1.mp4  561.27M
|   |   └──智能营销项目教学-2.mp4  172.17M
├──week09
|   ├──lecture
|   |   ├──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1.mp4  266.07M
|   |   ├──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2.mp4  257.91M
|   |   ├──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心3.mp4  163.10M
|   |   └──20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4.mp4  218.27M
|   └──project
|   |   ├──20200816 NLP Review 智能营销项目1.mp4  215.25M
|   |   ├──20200816 NLP Review 智能营销项目2.mp4  249.22M
|   |   └──20200816 NLP Review 智能营销项目3.mp4  148.12M
├──week10
|   ├──822-Lecture
|   |   ├──检索模型-1.mp4  349.88M
|   |   ├──检索模型-2.mp4  192.36M
|   |   └──检索模型-3.mp4  271.48M
|   ├──workshop_20200903_210612
|   |   ├──HNSW papers讲解-1.mp4  233.96M
|   |   └──HNSW papers讲解-2.mp4  279.45M
|   └──项目3作业布置
|   |   └──项目三布置.mp4  163.28M
├──week11
|   └──最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现.mp4  388.20M
├──week12
|   ├──20200905Lecture
|   |   ├──⾃注意⼒机制以及Transformer-1.mp4  237.55M
|   |   ├──⾃注意⼒机制以及Transformer-2.mp4  264.56M
|   |   └──⾃注意⼒机制以及Transformer-3.mp4  214.48M
|   ├──20200905Workshop
|   |   ├──Transformer的代码实现-1.mp4  271.26M
|   |   ├──Transformer的代码实现-2.mp4  408.39M
|   |   └──Transformer的代码实现-3.mp4  244.96M
|   ├──20200906 Workshop2
|   |   └──Paper _transformer.mp4  112.34M
|   └──20200906 Workshop3
|   |   └──作业3-1讲解.mp4  358.13M
├──week13
|   ├──20200912lecture
|   |   ├──基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1.mp4  251.30M
|   |   ├──基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2.mp4  348.93M
|   |   └──基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3.mp4  369.78M
|   ├──20200913workshop1
|   |   ├──BERT的fine-tuning实例讲解-01.mp4  488.34M
|   |   └──BERT的fine-tuning实例讲解-02.mp4  625.20M
|   └──20200913workshop2
|   |   └──项目3-1讲解 项目3-2布置.mp4  488.34M
├──week14
|   ├──20200919lecture
|   |   ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-1.mp4  169.59M
|   |   ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-2.mp4  200.34M
|   |   ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-3.mp4  325.34M
|   |   ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-4.mp4  235.09M
|   |   ├──XLNet, ALBERT以及应⽤-5.mp4  317.96M
|   |   └──XLNet, ALBERT以及应⽤-6.mp4  376.37M
|   ├──20200919workshop1
|   |   ├──ALBERT论文讲解.mp4  355.96M
|   |   ├──XLNet论文讲解-1.mp4  317.96M
|   |   └──XLNet论文讲解-2.mp4  376.37M
|   └──20200920workshop2
|   |   └──作业3-2讲解.mp4  378.08M
├──week15
|   └──20200926Lecture
|   |   ├──模型压缩-1.mp4  203.20M
|   |   ├──模型压缩-2.mp4  441.06M
|   |   └──模型压缩-3.mp4  448.05M
├──week16
|   ├──20201017 Lecture 对话管理-1.mp4  279.67M
|   ├──20201017 Lecture 对话管理-2.mp4  347.96M
|   ├──20201017 Lecture 对话管理-3.mp4  310.81M
|   ├──20201018 Workshop paper解读:Transferable-1.mp4  258.14M
|   ├──20201018 Workshop paper解读:Transferable-2.mp4  276.77M
|   ├──20201020 workshop 项目作业3-3第二部分.mp4  258.80M
|   └──20201020 workshop 项目作业3-3第一部分.mp4  337.04M
└──week17
|   ├──20201023 Workshop 就业指导-1.mp4  277.90M
|   ├──20201023 Workshop 就业指导-2.mp4  295.86M
|   └──20201023 Workshop 就业指导-3.mp4  226.32M

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