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01-课程介绍【海量资源：666java.com】.ts
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02-内容综述【海量资源：666java.com】.ts
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03-AI概览：宣传片外的人工智能【海量资源：666java.com】.mp4
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04-AI项目流程：从实验到落地【海量资源：666java.com】.mp4
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05-NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向【海量资源：666java.com】.mp4
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06-NLP应用：智能问答系统【海量资源：666java.com】.mp4
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07-NLP应用：文本校对系统【海量资源：666java.com】.mp4
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08-NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？【海量资源：666java.com】.mp4
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09-深度学习框架简介：如何选择合适的深度学习框架？【海量资源：666java.com】.mp4
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10-深度学习与硬件：CPU【海量资源：666java.com】.mp4
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100-WikiSQL任务简介【海量资源：666java.com】.mp4
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101-ASDL和AST【海量资源：666java.com】.mp4
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102-Tranx简介【海量资源：666java.com】.mp4
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103-LambdaCaculus概述【海量资源：666java.com】.mp4
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104-Lambda-DCS概述【海量资源：666java.com】.mp4
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105-InductiveLogicProgramming：基本设定【海量资源：666java.com】.mp4
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106-InductiveLogicProgramming：一个可微的实现【海量资源：666java.com】.mp4
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107-增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？【海量资源：666java.com】.mp4
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108-最短路问题和DijkstraAlgorithm【海量资源：666java.com】.mp4
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109-Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？【海量资源：666java.com】.mp4
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11-深度学习与硬件：GPU【海量资源：666java.com】.mp4
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110-Rainbow：如何改进Q-learning算法？【海量资源：666java.com】.mp4
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111-PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？【海量资源：666java.com】.mp4
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112-A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法【海量资源：666java.com】.mp4
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113-Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？【海量资源：666java.com】.mp4
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114-MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中【海量资源：666java.com】.mp4
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115-DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用【海量资源：666java.com】.mp4
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116-DirectPolictyGradient：轨迹生成方法【海量资源：666java.com】.mp4
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117-AutoML及NeuralArchitectureSearch简介【海量资源：666java.com】.mp4
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118-AutoML网络架构举例【海量资源：666java.com】.mp4
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119-RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构【海量资源：666java.com】.mp4
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12-深度学习与硬件：TPU【海量资源：666java.com】.mp4
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120-DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题【海量资源：666java.com】.mp4
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121-层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？【海量资源：666java.com】.mp4
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122-LeNAS：如何搜索搜索space【海量资源：666java.com】.mp4
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123-超参数搜索：如何寻找算法的超参数【海量资源：666java.com】.mp4
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124-Learningtooptimize：是否可以让机器学到一个新的优化器【海量资源：666java.com】.mp4
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125-遗传算法和增强学习的结合【海量资源：666java.com】.mp4
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126-使用增强学习改进组合优化的算法【海量资源：666java.com】.mp4
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127-多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？【海量资源：666java.com】.mp4
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128-AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？【海量资源：666java.com】.mp4
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129-IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法【海量资源：666java.com】.mp4
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13-AI项目部署：基本原则【海量资源：666java.com】.mp4
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130-COMA-Agent之间的交流【海量资源：666java.com】.mp4
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131-多模态表示学习简介【海量资源：666java.com】.mp4
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132-知识蒸馏：如何加速神经网络推理【海量资源：666java.com】.mp4
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133-DeepGBM：如何用神经网络捕捉集成树模型的知识【海量资源：666java.com】.mp4
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134-文本推荐系统和增强学习【海量资源：666java.com】.mp4
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135-RL训练方法集锦：简介【海量资源：666java.com】.mp4
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136-RL训练方法-RL实验的注意事项【海量资源：666java.com】.mp4
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139-解决SparseReward的一些方法【海量资源：666java.com】.mp4
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14-AI项目部署：框架选择【海量资源：666java.com】.mp4
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140-ImitationLearning和Self-imitationLearning【海量资源：666java.com】.mp4
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142-Model-basedReinforcementLearning【海量资源：666java.com】.mp4
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143-TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning【海量资源：666java.com】.mp4
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144-Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征【海量资源：666java.com】.mp4
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145-Quora问题等价性案例学习：深度学习模型【海量资源：666java.com】.mp4
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146-文本校对案例学习【海量资源：666java.com】.mp4
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147-微服务和Kubernetes简介【海量资源：666java.com】.mp4
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148-Docker简介【海量资源：666java.com】.mp4
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149-Docker部署实践【海量资源：666java.com】.mp4
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150-Kubernetes基本概念【海量资源：666java.com】.mp4
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151-Kubernetes部署实践【海量资源：666java.com】.mp4
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152-Kubernetes自动扩容【海量资源：666java.com】.mp4
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153-Kubernetes服务发现【海量资源：666java.com】.mp4
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154-KubernetesIngress【海量资源：666java.com】.mp4
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155-Kubernetes健康检查【海量资源：666java.com】.mp4
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156-Kubernetes灰度上线【海量资源：666java.com】.mp4
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157-KubernetesStatefulSets【海量资源：666java.com】.mp4
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158-Istio简介：Istio包含哪些功能？【海量资源：666java.com】.mp4
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159-Istio实例和CircuitBreaker【海量资源：666java.com】.mp4
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160-结束语【海量资源：666java.com】.mp4
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18-神经网络基础：训练神经网络【海量资源：666java.com】.mp4
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19-神经网络基础：神经网络的基础构成【海量资源：666java.com】.mp4
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20-Embedding简介：为什么Embedding更适合编码文本特征？【海量资源：666java.com】.mp4
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25-PyTorch简介：Tensor和相关运算【海量资源：666java.com】.mp4
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26-PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？【海量资源：666java.com】.mp4
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27-PyTorch简介：如何构造神经网络？【海量资源：666java.com】.mp4
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28-文本分类实践：如何进行简单的文本分类？【海量资源：666java.com】.mp4
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29-文本分类实践的评价：如何提升进一步的分类效果？【海量资源：666java.com】.mp4
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30-经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力【海量资源：666java.com】.mp4
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31-表格化数据挖掘基本流程：看看现在的数据挖掘都是怎么做的？【海量资源：666java.com】.mp4
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32-Pandas简介：如何使用Pandas对数据进行处理？【海量资源：666java.com】.mp4
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33-Matplotlib简介：如何进行简单的可视化分析？【海量资源：666java.com】.mp4
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34-半自动特征构建方法：TargetMeanEncoding【海量资源：666java.com】.mp4
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35-半自动特征构建方法：CategoricalEncoder【海量资源：666java.com】.mp4
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36-半自动特征构建方法：连续变量的离散化【海量资源：666java.com】.mp4
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37-半自动特征构建方法：EntityEmbedding【海量资源：666java.com】.mp4
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38-半自动构建方法：EntityEmbedding的实现【海量资源：666java.com】.mp4
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39-半自动特征构建方法：连续变量的转换【海量资源：666java.com】.mp4
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40-半自动特征构建方法：缺失变量和异常值的处理【海量资源：666java.com】.mp4
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41-自动特征构建方法：Symboliclearning和AutoCross简介【海量资源：666java.com】.mp4
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42-降维方法：PCA、NMF和tSNE【海量资源：666java.com】.mp4
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43-降维方法：DenoisingAutoEncoders【海量资源：666java.com】.mp4
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44-降维方法：VariationalAutoEncoder【海量资源：666java.com】.mp4
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45-变量选择方法【海量资源：666java.com】.mp4
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46-集成树模型：如何提升决策树的效果【海量资源：666java.com】.mp4
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47-集成树模型：GBDT和XgBoost的数学表达【海量资源：666java.com】.mp4
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48-集成树模型：LightGBM简介【海量资源：666java.com】.mp4
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49-集成树模型：CatBoost和NGBoost简介【海量资源：666java.com】.mp4
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50-神经网络建模：如何让神经网络实现你的数据挖掘需求【海量资源：666java.com】.mp4
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51-神经网络的构建：ResidualConnection和DenseConnection【海量资源：666java.com】.mp4
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52-神经网络的构建：NetworkinNetwork【海量资源：666java.com】.mp4
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53-神经网络的构建：GatingMechanism和Attention【海量资源：666java.com】.mp4
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54-神经网络的构建：Memory【海量资源：666java.com】.mp4
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55-神经网络的构建：ActivationFunction【海量资源：666java.com】.mp4
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56-神经网络的构建：Normalization【海量资源：666java.com】.mp4
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57-神经网络的训练：初始化【海量资源：666java.com】.mp4
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58-神经网络的训练：学习率和Warm-up【海量资源：666java.com】.mp4
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59-神经网络的训练：新的PyTorch训练框架【海量资源：666java.com】.mp4
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60-Transformer：如何通过Transformer榨取重要变量？【海量资源：666java.com】.mp4
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61-Transformer代码实现剖析【海量资源：666java.com】.mp4
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62-xDeepFM：如何用神经网络处理高维的特征？【海量资源：666java.com】.mp4
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63-xDeepFM的代码解析【海量资源：666java.com】.mp4
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64-时序建模：如何用神经网络解决时间序列的预测问题？【海量资源：666java.com】.mp4
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65-图嵌入：如何将图关系纳入模型？【海量资源：666java.com】.mp4
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66-图网络简介：如何在图结构的基础上建立神经网络？【海量资源：666java.com】.mp4
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67-模型融合基础：如何让你所学到的模型方法一起发挥作用？【海量资源：666java.com】.mp4
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68-高级模型融合技巧：Metades是什么？【海量资源：666java.com】.mp4
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69-挖掘自然语言中的人工特征：如何用传统的特征解决问题？【海量资源：666java.com】.mp4
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70-重新审视WordEmbedding：NegativeSampling和ContextualEmbedding【海量资源：666java.com】.mp4
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71-深度迁移学习模型：从ELMo到BERT【海量资源：666java.com】.mp4
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72-深度迁移学习模型：RoBERTa、XLNet、ERNIE和T5【海量资源：666java.com】.mp4
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73-深度迁移学习模型：ALBERT和ELECTRA【海量资源：666java.com】.mp4
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74-深度迁移学习模型的微调：如何使用TensorFlow在TPU对模型进行微调【海量资源：666java.com】.mp4
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75-深度迁移学习模型的微调：TensorFlowBERT代码简析【海量资源：666java.com】.mp4
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76-深度迁移学习的微调：如何利用PyTorch实现深度迁移学习模型的微调及代码简析【海量资源：666java.com】.mp4
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77-优化器：Adam和AdamW【海量资源：666java.com】.mp4
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78-优化器：Lookahead，Radam和Lamb【海量资源：666java.com】.mp4
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79-多重loss的方式：如何使用多重loss来提高模型准确率？【海量资源：666java.com】.mp4
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80-数据扩充的基本方法：如何从少部分数据中扩充更多的数据并避免过拟合？【海量资源：666java.com】.mp4
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81-UDA：一种系统的数据扩充框架【海量资源：666java.com】.mp4
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82-LabelSmoothing和LogitSqueezing【海量资源：666java.com】.mp4
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83-底层模型拼接：如何让不同的语言模型融合在一起从而达到更好的效果？【海量资源：666java.com】.mp4
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84-上层模型拼接：如何在语言模型基础上拼接更多的模型？【海量资源：666java.com】.mp4
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85-长文本分类：截取、关键词拼接和预测平均【海量资源：666java.com】.mp4
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86-VirtualAdverserialTraining：如何减少一般对抗训练难收敛的问题并提高结果的鲁棒性？【海量资源：666java.com】.mp4
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87-其他Embedding的训练：还有哪些Embedding方法？【海量资源：666java.com】.mp4
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88-训练预语言模型【海量资源：666java.com】.mp4
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89-多任务训练：如何利用多任务训练来提升效果？【海量资源：666java.com】.mp4
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90-DomainAdaptation：如何利用其它有标注语料来提升效果？【海量资源：666java.com】.mp4
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91-Few-shotLearning：是否有更好的利用不同任务的方法？【海量资源：666java.com】.mp4
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92-半监督学习：如何让没有标注的数据也派上用场？【海量资源：666java.com】.mp4
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93-依存分析和SemanticParsing概述【海量资源：666java.com】.mp4
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94-依存分析和UniversalDepdencyRelattions【海量资源：666java.com】.mp4
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95-如何在Stanza中实现DependencyParsing【海量资源：666java.com】.mp4
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96-ShiftReduce算法【海量资源：666java.com】.mp4
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97-基于神经网络的依存分析算法【海量资源：666java.com】.mp4
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98-树神经网络：如何采用TreeLSTM和其它拓展方法？【海量资源：666java.com】.mp4
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99-SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？【海量资源：666java.com】.mp4
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