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AIGC与NLP大模型实践——经典CV与NLP大模型及其实现的下游应用任务课程

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简介：
本课程聚焦于人工智能领域的AIGC与自然语言处理(NLP)大模型，深入探讨经典计算机视觉(CV)和NLP模型，并解析其在实际应用场景中的下游任务实现。 AIGC与NLP大模型实战课程涵盖了经典CV与NLP大模型及其下游应用任务的实现方法。该课程提供视频、源码及课件下载，内容为2023年的最新资料。

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  • AIGC与NLP大模型实践——经典CV与NLP大模型及其实现的下游应用任务课程
    优质
    本课程聚焦于人工智能领域的AIGC与自然语言处理(NLP)大模型，深入探讨经典计算机视觉(CV)和NLP模型，并解析其在实际应用场景中的下游任务实现。 AIGC与NLP大模型实战课程涵盖了经典CV与NLP大模型及其下游应用任务的实现方法。该课程提供视频、源码及课件下载，内容为2023年的最新资料。
     
  • 经典CV模型的MATLAB实现
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    本项目致力于在MATLAB环境中重现和优化经典计算机视觉（CV）模型，涵盖图像处理、特征检测与匹配等技术领域。 实现变分水平集图像分割方法中的经典CV偏微分方程模型。
     
  • NLP-Course: CSC NLP课程任务
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    NLP-Course: CSC NLP课程任务 是一门专注于自然语言处理技术与应用的核心课程，旨在通过一系列精心设计的任务和项目，帮助学生深入理解并掌握文本数据处理的关键技能。 单元测试（解析器成功“获取”的文本示例）： 语料库结果：F1 = 0.985，精度 = 0.988，召回率 = 0.982，准确度 = 0.985，tp = 8205955，fp = 96511，fn = 145627 hw01_data 结果：F1 = 0.980，精度 = 0.975，召回率 = 0.986，准确度 = 0.980，tp = 85468，fp = 2172，fn = 1170 由于错误的框架，在大数据上有很多问题。我禁用了引号识别功能，因为这会导致很多问题。目前尚不清楚缩写后的大写字母应该如何处理。 在我的集合（共包含40个文档）中，卡方检验只给出了3个属性，这还不够充分。尝试对所有属性进行分类在SMO算法中的准确率仅为20%左右。我没有参考他人的工作，而是开始改进功能。
     
  • NLP课程设计-词向量模型实践（含源码及文档PDF）
    优质
    本课程提供深入浅出的自然语言处理教程，专注于词向量模型的应用与实现。包含详尽的教学文档和完整代码示例，助力学习者快速掌握核心技能，并附有PDF下载链接以供进一步研究使用。 1. 资源内容：NLP大作业——词向量模型、源代码及文档说明 2. 代码特点：内含运行结果，参数化编程且易于更改，注释详尽清晰，并经测试确保功能正常。 3. 适用对象：计算机科学与技术、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末作业或毕业设计项目。 4. 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++及Java等领域拥有超过十年的工作经验，专注于计算机视觉、目标检测模型等多个领域的研究。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理等技术，并在元胞自动机、图像处理和路径规划等方面有着丰富的项目实践经历。 更多相关源码资料可在作者主页查找获取。
     
  • Hugging Face实战详解（NLP、Transformer、预训练模型、模型微调及PyTorch应用）——下篇：模型训练
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    本篇文章深入讲解如何使用Hugging Face库进行自然语言处理任务，着重介绍基于Transformer架构的预训练模型的应用与微调，并详细阐述了利用PyTorch实现模型训练的具体方法。 Hugging Face实战（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）下篇之模型训练。
     
  • AI大模型RAG项目实践课程
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    本课程深入讲解AI大模型与检索增强生成技术（RAG），通过实战项目指导学生掌握前沿的对话系统开发技能。 视频课程分享——AI大模型RAG项目实战课
     
  • 大型模型的概念、技术和应用实践
    优质
    本课程深入探讨大型模型的核心概念，涵盖技术原理与实现方法，并结合实际案例分析其广泛应用领域，旨在全面解析大型模型的技术内涵及其在各行业的应用价值。 大模型概念、技术与应用实践（厦门大学团队140页PPT读懂大模型）
     
  • Archilife-NLP：常见NLP任务的视觉呈现
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    Archilife-NLP是一款创新工具，旨在通过可视化界面展现自然语言处理中的各类经典任务，使复杂的算法和模型易于理解。 自然语言处理可视化（NLP visualization demo）目录前言 目的：为了在佑生基金会的报告《Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from your Data》中，我实作了一遍书中介绍的各种NLP操作，并将结果以视觉化的图表呈现。由于原作者已经提供了完整程式码，这里只简单记录一些结果。 重点在于展示有哪些可视化操作，而不是具体的程式码。 补记：这本书在2019年出了第二版，内容大致上差不多，主要的区别是： - 旧版使用Python 2，新版使用Python 3 - 新版增加了一个章节讲深度学习 - 新版提到比较多的可视化的工具 主要使用的工具有NLTK、scikit-learn、spaCy、gensim、fastHan和scattertext。