近年来，从计算机视觉（CV）到自然语言处理（NLP），深度学习的应用越来越广。而其中 NLP 应用过程中，Embedding 技术为神经网络带来了极大的扩展。最常用的是 Word Embedding 以及用于类别数据的 Entity Embedding。
用 Embedding 来进行相似物品的推荐，已经成为了现在行业中的流行做法， 国内外的一线企业 Facebook、阿里、美团等，都在进行着 Embedding 应用，并十分成功。
但 Embedding 技术又不是很好理解，准确的中文翻译都没有，而现在是硬翻译成了 “嵌入”“向量映射”，但是并不贴切。
那 Embedding 技术到底是什么，为什么它在 NLP 领域这么重要？最经典的 Embedding 方法 Word2Vec 的原理细节是什么？
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本次分享专家是张春阳老师，他是开课吧人工智能高级导师，清华大学（MEM）硕士，曾任新东方教育研究院人工智能部门经理、百度大数据算法工程师。
7 年互联网研发经验，熟练使用大数据、人工智能，技术视野开阔，系统架构能力强，具备大数据 / 人工智能团队从零开始搭建经验。
1、什么是 Embedding 技术
2、Embedding 的技术都能做什么
3、Word2Vec 原理
4、Word2Vec 实战
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