京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】

京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】课程介绍(A000487)：

线上学习阶段

项目一

京东健康智能分诊项目

“看病慢看病难”早已成为当今社会的常见现象，因此随着技术的发展，AI+医疗是目前最有潜力的应用场景之一，其中一个很大E ! @的痛点是很多人不清楚应该去哪个科室看病。互联网医生服务可以构建医生与患者之间的桥梁，京东通过智能分诊项目，可以根据用户提供的文字型的病情描述精准识别，并自动帮助用户判] = . 4断需要去哪个分诊科室，有效减少在线问诊被反复多次转接的情况发生，提高科室分配的准确度，实现降本增效。

这是一个经典的文本多分类项目。通过这个项目，学员可以扎实地掌握文本领域的相关技术如文本预处理6 D | _ M g M、@ I @ n A g Y v特征工程、词向量、分类模型、评价指标、模型部署等，并且通过完成一个完整的项目走完所有的必要流程。从技术的角度会涉及到tf-idf，word2vec，BERT向量，N-gram，FastText,TextCNN，SkipGO y f * \ x O pram，CBOW，随机森林，XGBoost，Adagrad，Adam等技术和Flask，DockerF / m，Jenkins等部署工具的使用。

知识点

tf-idf, Word2vec, FastText

Te$ L I 5 2 $ p sxtCNN

XGBoost、LightGBf , l r y 4M

文S s – 0本特征工程

模型部署

授课安排

第一周

文本处理与特征工程

Bag of Words模型

从tf-idf到Word2Vec

SkipGram与CBOW

Hierarhica\ W yl Softma? V l ` Vx与Negative Sampling

FastText

N-gram与平滑操作

文本特征工程V s = ~ ?

工具的使用：Gensim、Sklearn6 G T n、jieba的使用

专题：7 1 6如果阅读科研论文

项目：京/ – v M东健康智能分诊项目讲解（1）: | L c V | % y

第二周

基于统计学习7 [ y 3 f K f的分类方法

决策树

CART模型

Bagging & Boosting

随机森林和GBDT

XGBoost

精确率、召回率

F1，AUC

专题：如何处理样本不平衡问题

专题：京东Neufoh L f r H a Q ; kundry平台的使用

项目：京东健@ ` B康智能分诊项目讲解（2）

第三周

基于深度学习的分类方法

统计学习与深度学习的区别

深度学习与浅层学习

从逻辑回归到神经网络

深度学习的非线性性质

损失函数与优化器

神经网络的调参

CNN与TextCNN

实战：Pytorch的基础使用

实战：使用Pytorch实现神经网络和卷积神经网络

项目：京东健康智能分诊项目& | S p E , } m讲解（3）

项目二

京东智能营销文本生成项目

在京东零售场景，数百\ A O j万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，同时达人也会赚取佣金。但达人创业也会导致创作成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%，并覆盖了全品类的. | 5 ? e :商品。模型已成功: e g W _ Q c s 3应用于京东APP-发现好货，对话机器人京小智和搭配购等场景。

这是一个文本生成j Q I T A领域的问题，从技术层面上具有很大的挑战性。作为多模态的项目，学员会既可以拿到商品h k N t的描述; $ , G W )文字，也可以拿到商品的图P A z = : I [ G w片数据，并利用这两部分信息让机器生成一个营销文案，也可以看作是多模态任务。在这个项目中，会涉及到Se} 6 8 q =q2Seq，Pointer-Gener2 6 @ Tator Network，Beam Search的改进、多模态数据融合等相关技术。另外，很多挑战来自于模型本身的训练和调参，最终需要R Q T _让模型给] E z +出一个合理的结果。8 x v s = b

知识点

Seq2Seq，Attention

Pointer-Generat\ ` ( a – X f 0or Network

Beam Sw s R I vearch的改造8 / ^ :

RestNet，Faster RCNN

多模态数据R 6 k : O j R ] d的融合

授课安排

第四周

文本处理与特征工程

BPTT与t s \ k u vRNN中的梯度消失、爆炸

梯度爆炸的处理

LSTM与GRU

基J 1 _ ( O于LSTM的文本分类

Bi-LSTM与Deep Bi-LSTM

RNN与LSTMw % % D 8的可1 a a – #视化

实战：基于LSTM的情感分类

专题：GPU技术详解

项目：京东智能营销文本生成项目讲解（1）

第五周

Seq2Seq模型与营销文本生成

Encoder-Decoder模型以及各类应用场景

Seq2Seq模型与注意力机制

Greedy Decoding

Beamh [ N ] y b % $ 2 Search

基于Seq2Seq的文本生成

文本生成的评价9 m A指标

实战：基于Seq2Seq的机器翻译

项目：京东智能营销文本生成项目讲解（2）

第六周

Pointer-T – G * @ b xGenerator Network和多模态识别

抽取式文本摘要和生成式文本摘要

Pointer-Generator Netwoy 6 R V + + zrk

Beam Search优化思路e i H ] v

Length Normalization

Covep M Q crage Normalizati| 8 ( % q , ion

End of Sentence Normalization

多模态识别技术: ResNet和Faster RCNN

实战：PGN+Seq2SO q leq解读

论文：京东论文解读

项% B @ D ) * N i B目：京东智能营销文本生成项目讲解（3）

项目三

京东同类商品搜索项目

当用户在网上购买商品时经常会\ _ d试着货比三家，比如某一个京东的商品在苏宁网上的价格是怎样的。 为了便于这种比较，京东开发了一个同类商品搜索模块：给定一个京东商品，它可以根据商品相关的信息去自动找到苏宁等平台上的同类商品。 这里的一个难点在于，每一个商品在不同平台上的Q I t u ` 3标题、描述这些都有一些区别的，所以I v A w v定位到同一个商品本身具有一定的挑战。

假如我们把商品看作T [ U g是实体，那这个任务实际上也b d – # ^ ,是实体链接（entity linkingY z 2 6 v g H $）问题。在这个项目中，我们首先根据商品各类属性来搭建商品的图谱（知识图谱），接着再使用图神经网络k ; ! i + q来得出每一件商品的embedding，并给予这个0 w . = w表示来寻找跟当前商品匹配的另外一个商品。所涉及到的技术包括知识图谱、图神经网络以及基于GAT的一些模型改造，是图神经网络L s | d 9 e领域一个非常有趣的应用。

知识点

知识图谱的表示

GCN、GAT

Entity Linking

图神经网络的改造

授课安排

第七周

Entity Linking与图卷积神经网络

什么是实体

Entity Linking问) 3 Y W ; 1 I X \题解读

图的表示

图表示的应用场景

卷积神经网络回顾

在图中的卷积

图中的信息传递

图卷积神经网络（GCN）

论文：GCN论文解读和复现

项目：京东同类商品搜索项目讲解（1）

第八周

GraphSage与Graph Attention Network

GraphSage详解

注意力机制讲解

注意力机制与图表示

GAT模型详解

GAT与知识图谱应用

对于Heterogenous数据处理

论文：GAT论文解读与复现

项目：京东同类商品搜索项f } { [ q z a P目讲解（2）d K U

第九q # 6周

Entity Linking前沿技术剖析

Entity Linking前沿技术剖析

基于GNN的文本分类

基l 9 ? I C x E于GNN的实体识别

基于GNN的社交网络分析

基于GNN的链接预测

GNN的前沿主题

论文：图神经网络综述

项目：京东同类商品搜索项目讲解（3B U – l G n $ \ 5）

线上实习阶段

毕业实习项目关键节点

第10周

分组确定（4人一组）

完成项目设计、成员之间任务拆解

第11-13周

提交中期项目成果

第14-15周

优化系统

完成最终可展示的系统

第16周

项目的最终验I 0 M收

颁发实习证明

评选优秀作b P n s f _ { p品

项目实施

项目实施过程会b 8 Z ` 3 3 \由专业的产品经理、设计、前端、后端工程师以及算法导师参与，提供设计架构、拆解任务、算法实( % K v Z 5 u施和优化、模型集成、部署、联调等环节上的支持。

项目团队

算法导师

产品经理
&
设计

前端工程师

后端工程师

实习生

实习生

实习生

项目流程

1

组建团队

2

需求分析&产品设计

3

任务拆解

4

产品开发

8

颁发实习证明

7

项目答辩

6

部署&上线

5

产品开发

项目管理

颁发实习证明

禅道项目管理

敏捷开发

github代码管理

实习项目

京东智能对话系统项目

智能客服机器人已经成为了客服系B ! J %统的重要组成部分，帮助人工客服提升工作效率，为企业降低人工成本。作为智m # 0 ] I ` O D能客服的行业先驱，京东多年来致力打造全链路的客服机器人，最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用，在b z _ 6 ?用户购买商品的售前以及售后环节Q K ^ e r :，为数千万用户以及数十万商家进行服务，为商家降本增效，为用户提升购物客服体验。

在这个项目中，学员有机会基于百万级的数据量来搭建一个智H H Q能客j l k Y k服系统，主要使用的框架为检索式对话系统和生成式对话系统。 在项目中，涉及到的技术F * . – ~ 8 ]包括倒排表、WAND、HNSW、Lb u o y : v Z u h2R、BERT、Transformel P xr等一系列技术。

知识点

基于检索式的对话系统

基于生成式的对话系统

倒排表、HNSW、WMD

Learning to Rank

BERT、ALBERT、Transforme$ g Y 5 ` |r

课程目录：

文件目录：

京东NLP实训营一期完结无秘 【价值21800元】,

│ │\ ` z m } 20200028 项目三布置,t s \.mp4

│ │ 20200606 Lecture11课程安排以及核心技能 ,.mp4

│ │ 20200606 Lecture12概论与常见基础任务 ,.mp4

│ │ 20200606 Lecture13分类问题，命名实体识别 ,.mp4

│ │ 20200606 Lecture14句法分析，语义理解与常见应用1 ,.mp4

│ │ 20200606 Lecture15常见应用2 ,.mp4

│ │ 20200606 Lecture16如何成为优秀的NLP人才 ,.mp4

│ │ 20200606 Review1（案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1 ,.mA 6 x { { Ep4

│ │ 20200606 Review1（案例） 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2B g H ,.mp4

│ │ 20200607m X Q f Review2（基础）工程m E \ l N y师必须要懂的算法k A d C g 1 :（时间空间）复杂度-1 ,.ma S n ] V O ? Z Wp4

│ │ 20200607 Review2（基础）工程师必须要懂的算法（时间空间）复杂度-2 ,.mp4

│ │ 20200608 Paper1paper 如何阅读-1 ,.mp4

│ │ 20200611 Review$ v U . : 33DP动态规划 补课-1 ,.mp4

│ │ 20200611 Review3DP动态规划 补T w $ !课-2 ,.mp4

│ │ 20200611 Review3DP动态规划 补课-3 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-1 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-2 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-3 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程e & I _-4 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-5 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-6 ,.mp4

│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-8 ,.mp4

│] [ M \ a 9 _ $ Z │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-9 ,.mp4

│ │ 20200613 Review1词向量的j F v @ y 7训练以及使用-1 ,.mp4

│ │ 20200613 Revie| ) & i y ew1词向量的训练以及使用-2 ,.mp4

│ │ 20200614 Review2编程环境的搭建-1 ,.mp4

│2 / \ Q ! e 5 9 │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-1 ,.mp4

│ │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-2 ,.mp4

│ │ 20200615 Paper2DistM M z 2 f ^ B S =ributed Representations-01 ,.mp4

│ │ 20200615 Paper2Distributed Representations-02 ,.mp4

│ │ 20200620Lecture3（1）偏差与方差 ,B G 4 B S 9.mp4

│ │ 20200620Lecture3（1）机器学习项目流程 ,.mp4

│ │ 20200620Lecture3（1）逻辑回归 ,.mp4

│& . { P [ : f ^ │ 20200620Lecture3（2）工业界模型训练和部署最佳实战-1 ,.mp4

│ │ 20200620Lecture3（2）工业界模型训练和部署最佳实战-2 ,.mp4

│ │ 2020062C x O # I0Projy j ^ T d K Fectproject-01 ,.mp4

│ │ 202A t ` ; $00620Pr? E 1 X } x U ) !ojectproject-02 ,.mp4

│ │ 20200620RE } !eview1（实战）数据不平衡的处理-1 ,.mp4

│ │ 20200620Review1（实战）数据不平衡的处理-2 ,.mp4

│ │ 20200620Ree { X 6 / { iview2（基础）SkipGram模a 3 9型讲解-1 ,.mp4

│ │ 20200620Review2（基础）SkipGram模型讲解-2 ,.mp4

│l = N ) # B 3 │ 20200620Review3（实战）工程代码编写-1 ,.mp4

│ │ 20200620Review3（实战）工程代码编写-2 ,.mp4

│ │ 20200620Review3（实战）工程代码编写-3 ,.mp4

│ │ 202006X % y { P 2 o S21Paper03Paper-a z V1 ,.mp4

│ │ 20200621Paper03Paper-2 ,.mp4

│ │ 20200704 Le s S l * b 2 \ectuC F 7 7 Are4 常用的分类算法-1 ,.mp4

│ │ 20200704 Lect@ 7 I K ? s v gure4 常用的分类算法-2 ,.mp4

│ │ 20200704 Lecture4 常用的分类算法-3 ,.mp4

│ │ 202N r L 8 =00704n F B ! { M r Re~ M aview1 常用的S | u F \ l N m 7分类算法-4 ,.mp4

│ │ 27 t E 4 @ D k G0200704 RR O Seview1 （前沿技术） 多模态文本分类技术-1 ,.mp4

│ │ 20200704 Review2 （实战）（前沿技术） 多模态文本分类技术-2 ,.mp4

│ │ 20200704 Review2 （实战）（实战）P. G o Lytorch的使用-1 ,.mp4

│ │ 20200704 Review3 （实战）（实战）常R p Y l a p (用的卷积神经网络-1 ,.mp4

│ │ 20200704 Review3 （实战）（实战）常用的卷积神经网络-2 ,.mp4

│ │ 20200705 paper4Visualizing and understandi-1 ,.mp4

│ │ 20200705 paper4（实战a F R B [）常用的卷积H : o O t | = =神经网络-T d , `3 ,.mp4

│ │ 20200711 Lecture( 1 j 0 I G M |Visualizing and understandi-2 ,.mpv E J 6 1 1 ^4

│ │ 20200711 Lecture递归神经网络-1 ,.mpW B m N 1 f4

│ │ 20200711 Lecture递归神经网络-2 ,.mp4

│ │ 20200711 Lecture递归神经网络-3 ,.mp4

│ │ 20200711 Review-1GPU计算-1 ,.mp4

│ │ 20200711 Review-1递归神经网络-4 ,.p R # 6 m 7 :mp4

│ │ 20200711 Review-2GPU计算-2 ,.mp4

│ │ 20200711 Review-2（代码讲解）实现基于LSTM的情感分类-1 ,.mp4

│ │ 20200712 Review3基于LSTM语言模型的代w 1 & 6 i码生成-1 ,.mp4

│ │ 20200712 Review3（代码讲解）实现基于LSTM的情感分类-2,.mp4

│ │ 20200712 Review3（代码n # 1 G u H [讲解）实现基于LSTM的情感分类-3 ,.mp4

│ │ 20200713 Paper1,.mp4

│ │ 20200713 Paper基于LSTM语言模型的代码生成-! ; x L [ b (2 ,.mp4

│ │ 20200716 ReviewB f f S $ | E ,2,.mp4

│ │ 20200716 Review图书分类项目讲解-1 ,.mp4

│ │ 2020071{ | %6 Review图书分类项目讲解-2 ,.mp4

│ │ 20200717 Project图书分类项目讲解-3 ,.mp4

│ │ 20200717 Project智能营销项目说明-2 ,.mp4

│ │ 20200718 Lecture基于Seq2Seq的文本生成-1\ e O ,.mp4

│ │ 20200718 Lecture智能营销项目说明_1 ,.mp4

│ │ 20200718 Review1基于Seq2Seq的文本生成-2 ,.mp4

│ │ 20200718 Review2基于SC { & f W ) \eq2Seq的文本生成-3 ,.mp4

│ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的机器翻译系统-1 ,.mp4

│ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的机器翻译系统-2 ,.mp4

│ │ 20200719 PaperNamed Entik ) q Z ] a [ xty Recogniti@ X d T I r 2on-1 ,.mp4

│ │ 202007_ / : g s 0 ) q19 PaperNamed Entity Recognition-2 ,.mp4

│ │ 20200719 Paper基于Seq2Seq的机器翻译系统-3 ,.mp4

│ │ 20200719 ProjectNamed Entity Recognition-3 ,.mp4

│ │ 20200719 P6 ? d m 9 @ c 7 Vroject图书分类项目讲解-1 ,.mp4

│ │ 20200719 Project图书分类项目讲解-2,.mp4

│ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-1,.mp4

│ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-2 ,.mp4

│ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-3 ,.mp4

│ │ 20200725 Lecture图书分类项目讲解-3 ,.mp4

│ │ 20200725 PaperPointer Netwe ; – u } lork以及Beam Search-4 ,.mp4

│ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-1 ,.mp4

│ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-2 ,.mp4

│ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-3 ,.mp4

│ │ 20200725 Project智能营销项目手把手教学-1 ,.mp4

│ │ 20200725 Project营销文案生成论文-4 ,.mp4

│ │ 20200801 Lecture1.文本领域中的数据增强技术-1 ,.mp4

│ │ 20200801 Lecture2.文本领域中的数据增w g % p G # a强技术-2 ,.mp4

│ │ 20200801 Lecture3.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1 ,.mp4

│ │ 20200801 Lecture智能营销项目手把手教学-2 ,.mp4

│ │ 20200801 wo@ d 5 @ m T w frkshop14.深度学习训练技巧-神经网络模型] 5 ? \的M . 1 3问题-2 ,.mp4

│ │g a \ ` C 9 20200801 workshop1Debug-1 ,.mp4

│ │ 20200802 workshop$ u [ j X & % @ w2Debug-2 ,.mp4? 6 &

│ │ 20200802 workshop2Multi-Source Pointer Network-1 ,.mp4

│ │ 20200802 workshop3C N a | B D – RMulti-Source Poin~ ` B q H ^ n ~ :ter Network-2 ,.mp4

│ │ 20200802 workshop3智能营销项目教学-1 ,.mp4

│ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1 ,.mp4

│ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2 ,.mp4

│ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中D C | o ? Z的核心3 ,.mp4

│ │ 20200815 Lecture智能营销项目教学-2 ,.mp4

│ │ 20200816 Workshop20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4 ,.mp4

│ │ 20200816 Work] / U l \ ! !shop20200816 NLP Review 智能营销项目1 ,.mp4

│ │ 20200816 Workshop3 Y + L | m20200816 NLP Review 智能营销项目2 ,.B R n ,mp4

│b G U w │ 20200822 Lecture2W W B0200816 NLP Review 智能营销项f ( !目3 ,.mp4

│ │ 202S 7 g J 3 _ X t %00822 Lecture检索模型-1 ,.mp4

│ │ 20200822 Lecture检索模型-2 ,.mp4

│ │ 20200822 检索模型-3 ,.mp4

│ │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解-1 ,.mp4

│ │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解-2,.mp4

│ │ 20200828 作业布置 项目三布置I O f M R,.mp4

│ │ 20200829 Lecture1 CFG-1,.m t | . q Pmp4

│ │ 20200829 Lecture1 GBDT-3,.mp4

│ │ 20200829 Lecture1 LTR-2,.mp4

│ │ 20200829 Workshop1 最?公共?串和最?公共?序列的o l H ( – r ( t E动态规划实现,.mp4

│ │ 20200829 Workshop2 Word Moving D0 ( O e S 7isF w 0 9 *tance 论文,.mp4

│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-1,.mp4

│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排9 & } h = M _ 1技术-2,.mp4

│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-3,.m_ R ` ? ) f v wp4

│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-4,.m: – $p4

│ │ 20200830 Lectr 3 Q t Q W M Hure2 信息检索综述以及倒排技术-5,.mp4

│ │ 20200830 Workshop3 作业2-3讲解,.mp4

│ │ 20200905Lecture ?注意?机制以及Transformer-1# 6 ; / G ? t n K,.mp4

│ │ 20200905Lecture ?注意?机制以及Transformer-2,.mp4

│ │ 20200905Lecture ?注意?机制以及T_ ( O B Rransformer-3,.mp4

│ │ 20200905Workshop Transformer的代码实现-1,.mp4

│ │ 20200905Workshop Transformer的代码实现-2,.mp4

│ │ 20200905Workshop Transf[ s o uormer的代码实现-3,.mp4

│ │ 20200906 Workshop2 Papertransformer,.mp4

│ │ 20200906 Workshop3 作业3-1讲解,.mp4

│ │ 20200912 Lecture 基于BERT和Tre ] c [ g g T wansformer的闲聊引擎-1 ,.mp4Q V & K

│ │ 20200912 Lectk 1 { 6 % 2 { % 3ure 基于^ / | n GBERT和Transformer的闲聊引擎-2,.mp4

│ │ 20200912 Lecture 基于BERT和^ [ : ` p _ 5 RTransformer的闲聊引擎-3,.mp4

│ │ 20200913 Workshop1 项目3-1讲解 项目3-2布c – x k置,.mp4

│ │ 20200913 Workshop2 BERT的fine-tuningz & 9 } @实* , I R s 9例讲解-01,.mp4

│ │ 20200913 Workshop2 BERT的0 . ( g U $ @fine-tuning实例讲解-02,.mp4

│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-1,.mp4

│ │ 20200919 Lec} E y 6 Q X 6ture XLNet, ALBERT以及应?-2,.mp4

│ │ 20200919 Lecture: l I P @ w XLNet,A * V – A C u W ; ALBERT以及应?-3,.mp4

│ │ 20200919 LectuB c (re XLNet, ALBERTV f v W A # T以及应?+ 4 . \ 7 # J O 7-4,.mp4

│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-a I ) q W * F5,.mp4

│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-6} ] 4 ^ U g,.mp4

│ │ 2020094 t y p19 Workshop1 XLNet论文讲Q { ) [ \ r _ 1解-1,.mp4

│ │ 20200919 Wor3 t { h 8kshop1 XLNet论文讲解-28 H d R Q 3 J /,.mp4

│ │ 20200919 Workshop2 ALBERT论文讲解,.mp4

│ │ 20200920 Workshop2 作业3-2讲解,.mp4

│ │ 20200926 Lecture 模型压缩-1,.mp4

│ │ 2a | _ V S0200926 Lecture 模型压缩-2,.mp4

│ │ 20200926 Lecture 模型压缩-3,.mj & 0p4

│ │ 20201017 Lecture 对话管理-1,.mp4

│C \ * = Z z │ 20201017 Lecture_ K z E m h / | X 对话管理-2,.mp4G ! x 6 Q r S

│ │ 20201017` U b y u Y x L Lecture 对话管理-3,.mp4

│ │ 20201018 Works| ; K e –hop paper解读：Transfv Y I perable-1,.mp4

│ │ 20201018 Workshop paper解读：T~ ( c n S [ransferable-2,.mp4

│ │ 20201020 workshop 项目作业3-3第一部分,.mp4

│ │ 20201020 workshop 项目作业3-3第二部分,.mp4

│ │ 20201023 W, ) & Yorkshop 就业指导-1,.mp4

│ │ 20201023 Workshop 就业指导-2,.mp4

│ │ 20201023 Workshop 就业指导-3,.mp4

│ │~ 6 4 f [ e \ J

│ ├─京东nlp资料【完】,

│ │ ├─00.论文,

│ │ │ │ 第四周论文20200711paper05,.pdfz 5 z

│ │ │ │

│ │ │\ + $ x z c 5 8 p ├─第三周论文,

│ │ │ │ 0624Efficient Large-Scale Multi-Modal Classification,.pdf

│ │ │ │ 06T f e K W 8 h p24LearningFromImbalancedDataOpen,.zip

│ │ │ │ 0624Visualizing and understanding convolutional networks,.pdf

│ │ │ │ 第三篇论文,.pdf

│ │ │ │

│ │ │ └─第二周论文,

│ │ │ 第一篇论文,.pdf

│ │ │M ] ! \ i j { e 第三篇论文,.pdf

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