nlp
丁老师于教育训练与教练式咨商辅导的工作有22年以上的经验,是目前华人极少数长期在美国接受完整“NLP(神经语言程式学)”及“NLP教练技术”训练,同时又能以英语教授这两门课程的训练师。在过去旅美13 年当中,他曾被受聘于硅谷地区美国500大企业高阶经理人的企业高管教练。回国后又荣登“管理杂志”500企管讲师名录中多项专业授课主题名列前茅的企业培训师
1月25日,SAP中国研究院携手复旦大学计算机科学技术学院,在上海共同举行了联合创新签约仪式 正式启动了”基于中文自然语义分析技术的社交媒体大数据分析”项目。复旦大学也成为了继清华大学、南京大学之后第三所与SAP开展校企联合创新的著名高校。SAP全球企业官、SAP中国研究院总裁孙小群女士,SAP全球高级副总裁、SAP全球研发网络总裁柯曼先生,SAP中国研究院首席运营官李瑞成先生,SAP客户关系管理研发团队全球高级副总裁Manfred Gaertner 先生 协同复旦大学计算机科学技术学院院长王晓阳先生及副院长周曦先生等一齐出席了签约仪式
江苏趣宅物联科技有限公司创立于六朝古都南京,自2010年开始研发,现已对接阿里、华为、百度等平台。在AI、NLP、OS、大数据、云计算、硬件嵌入式、ID/MD、芯片以及国内外市场拓展方面都有着丰富的经验。服务全球超过10万+客户,截止2019年12月底,累计赋能3万余款产品,实现跨品牌的互联互通,支持超过200余种智能化生活场景的自由设置,产品触达数千万消费者,日处理设备请求量已达近500亿次,日语音AI交互超4000万次
专业培训及策略有限公司 致力提供优质及全面的 NLP 培训课程以协助个人及企业踏上成功路。我们相信无论对家庭,企业或社会来说,“人”都是最珍贵及重要的资产。如果每个人都有积极正面的心态,全力以赴,竭尽所能的话;相信所有难题都会迎刃而解
畏惧变化的团队,为什么终究会被市场所淘汰? 面对突如其来的危机与挑战,我们能否立即起身应对? 如何在激烈的市场竞争中,成为令人刮目相看的异军突起者? 如何在不确定的外在环境下保持稳定的内在竞争力? …… 为了能在这样一个快速变化的时代生存下去,我们必须拥有一种能力——应对变化的能力。无论是个体还是企业、团队,都需顺应环境的变化而变化,并拥有能够应对变化的能力。若不具备这种能力,就会被变化的浪潮吞噬
一个化学家答应老婆做晚饭。老婆下班回家,看见他还在摆弄他的烧瓶和酒精灯。 老婆生气地说:“你在干嘛?不是说好了做饭吗?”化学家得意地说:“亲爱的别急,再过5分钟盐就提炼出来了!” 重庆冯晓强解码: 这个故事虽然更像笑话,但是却反映出一个非常深刻的道理——成功者和普通人的本质区别
学习和掌握大数据和人工智能及其在金融科技中的应用导论、PYTHON语言简介、数据探索和数据预处理、回归分析、决策树和随机森林、XGBOOST人工神经网络和深度学习、聚类,时间序列模型,探究如何利用PYTHON等相关软件实现上述统计方法,并将之应用于经济、金融数据建模中,了解机器学习、深度学习的理论及其在各行业(经济、金融、政府、汽车等行业)中的应用,尤其是金融行业。认识大数据与人工智能方向的研究现状与不足,筛选有价值的选题,理清研究思路,做出有创新意义的研究成果。 掌握NLP相关原理和技术,掌握概率论和信息论基础,学习N-GRAM统计语言模型的基本概念和构造方法学习机器学习的基本原理及应用,包括文本分类问题的解决方法,人工智能研究领域的前沿课题,文理交叉型研究领域,匹配复合学科背景的申请要求紧跟行业热点与学界发展趋势,研究内容涉及当前国际/国内语言处理技术的近期发展概况、商业价值预测等热门选题,了解NLP方向的研究方法,掌握语言模型的研究方法,通过编程软件的实操,解决实际应用问题掌握人工智能方向的理论基础,写出有创新意义的学术论文
全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发布的2019年新兴科技技术成熟度曲线指出了29项不容错过的技术,并由此揭示了五大创造和实现全新体验的新兴科技趋势。这五大趋势使用人工智能(AI)等技术架构,使得企业机构能够充分发挥新兴数字生态系统的优势。 Gartner研究副总裁Brian Burke表示:“科技创新已成为实现竞争差异化的关键
自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠,而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗?能像人类一样理解文本吗?这是大家对人工智能最初的想象。如今,NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁
在这篇文章,我来讲解,如何从 0 开始预训练自己的 embedding 向量。 网上已经开源了很多预训练好的模型,为什么还需要自己重新开始训练呢? 我最近碰到一个场景,是一个比赛,零基础入门NLP - 新闻文本分类。这个比赛做的是文本分类任务,但是数据中的文本数据都是脱敏的,比赛数据的文本按照字符级别进行了匿名处理,如下所示: 在这种情况下,我无法找到一个适合于这个数据集的词汇表和 embedding 向量,因此需要自己预训练 Bert 模型