充斥着感应器，通信，晶片以及AI演算法的团结合作，能预知物联网时代的到来。下周，几乎所有表达方式都能透过感应器技术搜集全面的重要信息，透过5G即使6G数据传输大量重要信息。在边缘或是云上透过AI演算法同时实现分析，助推社会生产工作效率的大大提升。虽然目前那个赛车场虽说已经很卷了，但我坚信，这是两个会被扩宽的赛车场，在里面是能有所突破的。
他们对演算法做个单纯的分类不然呢，就能分为处置影像的，处置声音的，处置文字的即使能同时处置多种重要信息的之类。我那时写的那个专题讲座的主要是针对语言处置的。
1 科学知识管理体系
这是我剖析的两个语义处置阿宝进阶的科学知识管理体系。下面就要做一单纯的如是说，未来不然会依那个科学知识管理体系，依序如是说。在如是说的操作过程中 ，会用两个小项目来帮助大家上手。
2 微积分
他们首先须要一定的微积分。逻辑学,数学分析和语言学不然坚信理科学生都没难题的。进阶的时候，能暂时另谋出路深奥的强化方法，学过逻辑学基本上也就能明白最单纯的强化操作过程了。所以这一步分我不能在那个专题讲座展开如是说了。
3 程式设计基础
有了演算法就须要去同时实现。建议自学Linux作业系统，因为这是应用最广泛的作业系统。你以后工作不然必然是在伺服器上展开开发，而伺服器的话基本上都是用Linux作业系统。除此之外，数学模型须要部署到终端产品，比如说智能汽车，终端产品也基本上是用Linux作业系统的。教科书不然我所推荐《鸟叔私房菜》或是红人讲义。自学资料许多，坚信你搞掂它不是难题。除此之外，C语言不然所推荐Python,能初始化丰富的机器自学架构，助推快速同时实现机器自学演算法。那个我也不能在那个专题讲座里展开如是说了。
4 机器自学
他们须要许多机器自学的基本上原理，那时较为流行用广度自学去解决许多语义处置上的难题，相对与传统的机器自学方法，性能会较为杰出。但广度自学依然属于机器自学的专业领域，许多机器自学的概念在广度自学中是通用的，比如说数据集，损失表达式，过插值之类基本上原理。
具体可参考这篇专栏文章：
5 文本预处置
当他们拥有了文本数据之后，许多时候须要先对其展开处置再使用数学模型去抽取想要的重要信息。比如说文本当中含有的表情（如笑脸之类的），他们能选择删除它或是将其转化文文本等，具体选择什么操作是和任务有关的。如果你的任务是判断这篇文章所表达的情绪，乐观还是不乐观等，那么表情显然是不能直接删除的。除此之外，如果你的数据集较为小（许多时候，搜集数据的代价挺高的），你可能还会想要扩充一下你的数据集，这就涉及到数据增强。
具体可参考专栏文章：
6 分词与词嵌入
要分析文本，他们就碰到了两个难题，如何用数学语言描述文本呢。基本上操作就是把文本分为词的组合，然后对于每两个词，他们用两个特征向量来表示它。那么这就又引出了两个难题，如何去把两个句子展开拆分，拆分出来的词他们又用什么特征向量来表示它才能有意义呢。这两个难题，他们也会专门探讨。
7 数学模型
一旦我们对句子展开了拆分并且能用特征向量去表示词不然，他们就能将句子输入到他们的数学模型中去自学特定的重要信息了，比方说那个句子是不是脏话之类。他们能用许多传统的机器自学方法，比如说SVM等来做这件事。但，我们发现，广度自学能轻松超越传统机器自学的性能。在文本处置中，他们有许多的广度自学数学模型能使用，我到时候也会一一如是说。
8 应用场景
NLP的应用场景有许多，比如说语音识别，机器翻译，文本分类之类。就要用一个文本分类任务帮助大家去加深理解。
