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本文作者: AI研習社-譯站 | 2019-03-07 17:20 |
AI 研習社獲得官方授權(quán),漢化翻譯卡耐基梅隆大學的11-747神經(jīng)網(wǎng)絡自然語言處理(2019春季),今天正式上線中英雙語字幕版課程啦!
我們先來一睹為快——
第一講
課程介紹 & 使用神經(jīng)網(wǎng)絡做自然語言處理的原因
上手視頻約 5 分鐘
翻譯 | 楊寶山 寧慧聰
翻譯 | 胡瑛皓 盧嘉杰 張偉 吳說
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背景介紹
在2018年,AI 研習社開設的海外課程小組第一門課就是來自卡耐基梅隆大學的2018年秋季《深度學習導論》學習小組,目前該小組已經(jīng)有 1900+ 成員,大家的反響非常熱烈,已經(jīng)有超過三千條的學習打卡記錄,60多條學習筆記干貨,學習氛圍相當濃厚。
加入卡耐基梅隆大學的2018年秋季《深度學習導論》學習小組:
好消息是,我們又獲得了卡耐基梅隆大學另外一門課程的的官方授權(quán),并且成功組織志愿者對該課程進行了翻譯,中英雙語版字幕今天終于上線啦!這門課程就是: CMU CS 11-747神經(jīng)網(wǎng)絡自然語言處理課程(2019春季),也就是現(xiàn)在開源的最新版本。
如果你關(guān)注NLP領域,怎能錯過這一課程:《CS224n 斯坦福深度自然語言處理》,由斯坦福大學出品,領銜主講人 Richard Socher 授權(quán)雷鋒字幕組譯制,讓你在了解豐富的自然語言處理基礎理論的同時,學會將運用神經(jīng)網(wǎng)絡到實際問題中。
加入CS224n 斯坦福深度自然語言處理(2017年秋季),目前CS224n暫未開源最新2019冬季版本,如果你有意向參與到該課程的翻譯,也可以添加字幕組微信為好友。
課程介紹
該課程是CMU語言技術(shù)學院和計算機學院聯(lián)合開課,主要內(nèi)容是教學生如何用神經(jīng)網(wǎng)絡做自然語言處理。神經(jīng)網(wǎng)絡對于語言建模任務而言,可以稱得上是提供了一種強大的新工具,與此同時,神經(jīng)網(wǎng)絡能夠改進諸多任務中的最新技術(shù),將過去不容易解決的問題變得輕松簡單。
本課程將首先簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡,然后花費大部分課程的時間,向大家演示——如何將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于自然語言問題。每次課程都將討論到自然語言中的特定問題或現(xiàn)象,向大家描述建模之所以很難的原因,并且演示一些能夠解決該問題的模型。在此過程中,本課程還會涵蓋的話題有——在創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型中效果不錯的各類技術(shù),包括處理可變大小和結(jié)構(gòu)化的句子,有效處理大數(shù)據(jù),半監(jiān)督和無監(jiān)督學習,結(jié)構(gòu)化預測等。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
先修要求
學生必須了解 11-711“NLP算法”或同等學力課程知識、如果你沒有學過11-711,我希望你有足夠的NLP背景,能夠完成相關(guān)任務(例如關(guān)于n-gram語言建模,CKY解析和單詞對齊)。
課程大綱
第一講:課程介紹 & 使用神經(jīng)網(wǎng)絡做自然語言處理的原因
第二講:簡單練習 :預測句子中的下一個單詞
第三講:分布語義和詞向量
第四講:針對語言的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
第五講:語句或語言建模的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
第六講:條件生成
第七講:注意力機制
第八講:語句和上下文詞語的表示
第九講:調(diào)試用于自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡
第十講:使用局部獨立假設的結(jié)構(gòu)化預測
第十一講:強化學習
第十二講:使用局部獨立假設的結(jié)構(gòu)化預測
第十三講:模型解讀
第十四講:潛在隨機變量
第十五講:文本的對抗方法
第十六講:基于轉(zhuǎn)換的句法分析模型
第十七講:使用動態(tài)規(guī)劃的句法分析
第十八講:神經(jīng)語義分析
第十九講:無監(jiān)督和半監(jiān)督結(jié)構(gòu)學習
第二十講:對話模型
第二十一講:文檔級模型
第二十二講:知識圖譜學習
第二十三講:使用神經(jīng)網(wǎng)絡的機器閱讀
第二十四講:多任務多語言學習模型
第二十五講:高階搜索算法
譯者評價
挺好的,延伸性強,會講每個知識點的應用要點,并探討最新的paper在相關(guān)問題上的進展。CMU的教授是挺生猛的,需要學生的素質(zhì)也高。
@孫稚昊
是一個不錯的補充吧。我目前也在youtube上看,感覺課程內(nèi)容資源都挺豐富的。一些細節(jié)講的也不錯,和之前的cs224n互相補充我覺得挺好的。
@盧嘉杰
老師講解非常詳細,深入淺出,NLP那個導論 我覺得授課的老師 重在讓學生 通過興趣自我驅(qū)動 結(jié)合授課完成相關(guān)的作業(yè)
@胡瑛皓
卡耐基梅隆大學出品,必屬精品。老師的知識面非常廣,同時也非常前沿。
@吳說
課件很不錯,覆蓋面廣,同時也包含了很多深入研讀的資料;課程層次清晰,不懂深度學習的學起來也不會太困難;
@孫昊
課程截圖
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