尚硅谷AI大模型之NLP教程

【资源目录】:

├──1.笔记

| └──尚硅谷大模型技术之NLP1.0.3.docx 29.73M

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├──3.代码

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| ├──006-NLP-文本表示-概述.mp4 113.00M

| ├──007-NLP-文本表示-分词-英文分词.mp4 199.70M

| ├──008-NLP-文本表示-分词-英文分词-BPE算法.mp4 148.49M

| ├──009-NLP-文本表示-分词-中文分词.mp4 88.00M

| ├──010-NLP-文本表示-分词-分词工具-概述.mp4 21.03M

| ├──011-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式.mp4 64.51M

| ├──012-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式-API.mp4 50.48M

| ├──013-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-自定义词典.mp4 59.55M

| ├──014-NLP-文本表示-词表示-one-hot&语义化词向量-概述.mp4 108.49M

| ├──015-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-概述.mp4 48.16M

| ├──016-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-Skip-Gram.mp4 115.77M

| ├──017-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-CBOW.mp4 26.46M

| ├──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 83.73M

| ├──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 106.32M

| ├──020-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-概述.mp4 36.91M

| ├──021-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-实操.mp4 156.98M

| ├──022-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-概述.mp4 50.82M

| ├──023-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-编码.mp4 116.20M

| ├──024-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-OOV问题.mp4 41.28M

| ├──025-NLP-文本表示-词表示-上下文相关词向量.mp4 69.09M

| ├──026-NLP-传统序列模型-RNN-概述.mp4 29.11M

| ├──027-NLP-传统序列模型-RNN-基础结构.mp4 77.31M

| ├──028-NLP-传统序列模型-RNN-示意图.mp4 21.97M

| ├──029-NLP-传统序列模型-RNN-多层结构.mp4 32.93M

| ├──030-NLP-传统序列模型-RNN-双向结构.mp4 74.26M

| ├──031-NLP-传统序列模型-RNN-多层+双向结构.mp4 16.70M

| ├──032-NLP-传统序列模型-RNN-API-构造参数.mp4 107.45M

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| ├──034-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-含义.mp4 66.91M

| ├──035-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-形状分析.mp4 135.34M

| ├──036-NLP-传统序列模型-RNN-API-小练习.mp4 37.48M

| ├──037-NLP-传统序列模型-案例-概述.mp4 21.22M

| ├──038-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-数据集说明.mp4 118.22M

| ├──039-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-模型结构和训练思路.mp4 30.91M

| ├──040-NLP-传统序列模型-RNN-案例-项目结构.mp4 31.62M

| ├──041-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-思路分析.mp4 98.17M

| ├──042-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-读取json文件.mp4 106.43M

| ├──043-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径说明.mp4 59.58M

| ├──044-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径处理.mp4 55.66M

| ├──045-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建并保存词表.mp4 132.52M

| ├──046-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建训练集.mp4 118.13M

| ├──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 65.63M

| ├──048-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-说明.mp4 13.96M

| ├──049-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-编码.mp4 105.21M

| ├──050-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-初始化方法.mp4 51.04M

| ├──051-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-前向传播.mp4 73.33M

| ├──052-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-环境准备.mp4 52.24M

| ├──053-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-训练循环.mp4 44.40M

| ├──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 77.97M

| ├──055-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-Tensorboard使用说明.mp4 155.47M

| ├──056-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-保存模型.mp4 110.98M

| ├──057-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-说明.mp4 16.21M

| ├──058-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-上.mp4 183.99M

| ├──059-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-下.mp4 102.84M

| ├──060-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-说明.mp4 34.61M

| ├──061-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-编码.mp4 173.73M

| ├──062-NLP-传统序列模型-RNN-案例-代码改造说明.mp4 22.89M

| ├──063-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-说明.mp4 47.26M

| ├──064-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-编码.mp4 261.45M

| ├──065-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-概述.mp4 56.32M

| ├──066-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-分析.mp4 239.55M

| ├──067-NLP-传统序列模型-LSTM-概述.mp4 66.93M

| ├──068-NLP-传统序列模型-LSTM-基础结构-说明.mp4 144.21M

| ├──069-NLP-传统序列模型-LSTM-缓解梯度消失和爆炸.mp4 90.68M

| ├──070-NLP-传统序列模型-LSTM-复杂结构.mp4 52.15M

| ├──071-NLP-传统序列模型-LSTM-API-构造参数.mp4 97.37M

| ├──072-NLP-传统序列模型-LSTM-API-输入输出.mp4 39.14M

| ├──073-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-概述&思路分析.mp4 75.37M

| ├──074-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-说明.mp4 74.31M

| ├──075-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-上.mp4 123.62M

| ├──076-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-下.mp4 101.68M

| ├──077-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据集.mp4 25.38M

| ├──078-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型定义.mp4 165.89M

| ├──079-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型训练.mp4 102.57M

| ├──080-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型预测.mp4 78.96M

| ├──081-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型评估.mp4 51.84M

| ├──082-NLP-传统序列模型-LSTM-存在问题.mp4 29.94M

| ├──083-NLP-传统序列模型-GRU-基础结构.mp4 120.13M

| ├──084-NLP-传统序列模型-GRU-复杂结构&API使用说明.mp4 14.77M

| ├──085-NLP-传统序列模型-GRU-案例实操.mp4 30.82M

| ├──086-NLP-传统序列模型-LSTM_GRU_RNN横向对比.mp4 32.24M

| ├──087-NLP-Seq2Seq-概述.mp4 67.54M

| ├──088-NLP-Seq2Seq-模型结构-编码器.mp4 37.81M

| ├──089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器.mp4 88.53M

| ├──090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制.mp4 91.34M

| ├──091-NLP-Seq2Seq-模型结构-推理机制.mp4 70.32M

| ├──092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述.mp4 44.46M

| ├──093-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-需求分析.mp4 166.61M

| ├──094-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-读取文件.mp4 108.24M

| ├──095-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-改造Tokenizer.mp4 140.22M

| ├──096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4 8.16M

| ├──097-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-构建数据集.mp4 56.67M

| ├──098-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-Dataloader.mp4 164.71M

| ├──099-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-编码器.mp4 72.90M

| ├──100-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-解码器.mp4 98.83M

| ├──101-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-完整模型.mp4 19.63M

| ├──102-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-核心代码.mp4 253.93M

| ├──103-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-pad_token处理逻辑.mp4 63.67M

| ├──104-NLP-Seq2Seq-案例-预测脚本.mp4 387.79M

| ├──105-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-bleu说明.mp4 69.66M

| ├──106-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-编码.mp4 95.92M

| ├──107-NLP-Seq2Seq-总结.mp4 44.93M

| ├──108-NLP-Attention机制-概述.mp4 30.34M

| ├──109-NLP-Attention机制-工作原理-概述.mp4 29.55M

| ├──110-NLP-Attention机制-工作原理-具体步骤.mp4 48.00M

| ├──111-NLP-Attention机制-注意力评分函数.mp4 86.95M

| ├──112-NLP-Attention机制-案例-代码升级改造思路.mp4 65.31M

| ├──113-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-实现思路.mp4 93.01M

| ├──114-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-编码.mp4 41.73M

| ├──115-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-训练和预测逻辑修改.mp4 31.83M

| ├──116-NLP-Transformer-概述.mp4 69.98M

| ├──117-NLP-Transformer-核心思想.mp4 106.73M

| ├──118-NLP-Transformer-模型结构-整体结构.mp4 72.76M

| ├──119-NLP-Transformer-模型结构-编码器-概述.mp4 33.51M

| ├──120-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-生成QKV向量.mp4 129.04M

| ├──121-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-完整计算过程.mp4 114.56M

| ├──122-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-多头注意力.mp4 75.38M

| ├──123-NLP-Transformer-模型结构-编码器-前馈神经网络层.mp4 41.40M

| ├──124-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接&层归一化-概述.mp4 20.95M

| ├──125-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接-说明.mp4 71.76M

| ├──126-NLP-Transformer-模型结构-编码器-层归一化.mp4 34.56M

| ├──127-NLP-Transformer-模型结构-编码器-位置编码.mp4 61.50M

| ├──128-NLP-Transformer-模型结构-编码器-说明.mp4 153.30M

| ├──129-NLP-Transformer-模型结构-编码器-小结.mp4 37.09M

| ├──130-NLP-Transformer-模型结构-解码器-概述.mp4 55.00M

| ├──131-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Mask-Attention.mp4 86.49M

| ├──132-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Cross-Attention.mp4 20.58M

| ├──133-NLP-Transformer-模型结构-解码器-小结.mp4 10.64M

| ├──134-NLP-Transformer-实现细节-注意力为什么需要缩放.mp4 75.10M

| ├──135-NLP-Transformer-实现细节-注意力如何感知相对位置.mp4 75.84M

| ├──136-NLP-Transformer-模型训练和推理机制.mp4 34.91M

| ├──137-NLP-Transformer-API-概述.mp4 46.80M

| ├──138-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-构造参数.mp4 70.89M

| ├──139-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-概述.mp4 43.58M

| ├──140-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-输入输出.mp4 160.74M

| ├──141-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-encoder&decoder.mp4 74.13M

| ├──142-NLP-Transformer-案例-代码改造思路.mp4 24.87M

| ├──143-NLP-Transformer-案例-模型定义-基础结构.mp4 55.60M

| ├──144-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-简易实现.mp4 159.86M

| ├──145-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-哈弗实现.mp4 190.63M

| ├──146-NLP-Transformer-案例-模型定义-前向传播.mp4 108.48M

| ├──147-NLP-Transformer-案例-训练脚本.mp4 100.71M

| ├──148-NLP-Transformer-案例-预测&评估脚本.mp4 148.37M

| ├──149-NLP-Transformer-哈佛版本-核心源码解读.mp4 240.97M

| ├──150-NLP-预训练模型-概述.mp4 59.83M

| ├──151-NLP-预训练模型-分类.mp4 90.77M

| ├──152-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-概述.mp4 13.62M

| ├──153-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-模型结构.mp4 60.75M

| ├──154-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-预训练.mp4 34.56M

| ├──155-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-微调.mp4 108.90M

| ├──156-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-概述.mp4 41.69M

| ├──157-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-模型结构.mp4 83.14M

| ├──158-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-微调.mp4 142.79M

| ├──159-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-预训练.mp4 87.80M

| ├──160-NLP-预训练模型-主流模型-T5-概述&模型结构.mp4 43.02M

| ├──161-NLP-预训练模型-主流模型-T5-预训练&微调.mp4 57.08M

| ├──162-NLP-预训练模型-HF-概述.mp4 170.30M

| ├──163-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModel.mp4 85.55M

| ├──164-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModelForXXX.mp4 86.41M

| ├──165-NLP-预训练模型-HF-模型使用.mp4 181.85M

| ├──166-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-加载.mp4 135.97M

| ├──167-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-使用.mp4 216.04M

| ├──168-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-模型配合使用.mp4 89.96M

| ├──169-NLP-预训练模型-HF-Datasets-概述.mp4 37.48M

| ├──170-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载数据集.mp4 89.76M

| ├──171-NLP-预训练模型-HF-Datasets-查看数据集.mp4 34.92M

| ├──172-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载在线数据集.mp4 24.38M

| ├──173-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-过滤数据.mp4 46.07M

| ├──174-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-划分数据集.mp4 19.69M

| ├──175-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-上.mp4 211.88M

| ├──176-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-下.mp4 83.22M

| ├──177-NLP-预训练模型-HF-Datasets-保存数据集.mp4 83.55M

| ├──178-NLP-预训练模型-HF-Datasets-集成Dataloader.mp4 58.48M

| ├──179-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-上.mp4 138.52M

| ├──180-NLP-预训练模型-案例-数据预处理-下.mp4 34.19M

| ├──181-NLP-预训练模型-案例-Dataloader.mp4 38.85M

| ├──182-NLP-预训练模型-案例-模型定义.mp4 101.65M

| ├──183-NLP-预训练模型-案例-模型训练.mp4 91.15M

| ├──184-NLP-预训练模型-案例-模型推理.mp4 26.57M

| ├──185-NLP-预训练模型-案例-模型评估.mp4 28.98M

| ├──186-NLP-预训练模型-案例-测试.mp4 28.81M

| └──187-NLP-预训练模型-案例-带任务头的预训练模型.mp4 169.69M