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AI教程合集
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4、AI人工智能开发大模型课程
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AI人工智能教程
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人工智能AI从入门到精通
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2、课外拓展阶段
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【课外拓展】03、阶段三 赠送-文本摘要项目
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第一章 1-文本摘要项目
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0-1 文本摘要项项目背景介绍
0-10 模型的预测
0-11 词向量的单独训练
0-12 模型的优化
0-13 PGN架构
0-14 数据预处理
0-15 PGN数据特殊性分析
0-16 迭代器和类的实现
0-17 PGN模型的搭建
0-18 PGN模型训练
0-19 PGN模型预测
0-2 项目中的数据集初探
0-20 评估方法介绍
0-21 BLEU算法理论
0-22 ROUGE算法理论
0-23 ROUGE算法实现
0-24 coverage机制原理
0-25 coverage模型类实现
0-26 coverage训练和预测
0-27 Beam-search原理介绍
0-28 Beam-search模型类实现
0-29 TF-IDF算法原理和实现
0-3 TextRank算法理论基础
0-30 单词替换法的类实现
0-31 单词替换法的训练和评估
0-32 回译数据法实现和评估
0-33 半监督学习法原理和实现
0-34 训练策略原理和实现
0-35 模型转移实现
0-36 GPU优化原理和实现
0-37 CPU优化原理和实现
0-38 Flask实现模型部署
0-4 TextRank算法实现模型
0-5 seq2seq架构
0-6 seq3seq架构
0-7 工具函数的实现
0-8 模型类的搭建
0-9 模型的训练
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