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课程介绍

自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学。NLP 作为一种人工智能技术,现在已经无处不在——我们可以与手机交谈、使用网络回答问题、在社交媒体中讨论,甚至在人类语言之间进行翻译。

CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程,广泛关注自然语言处理的深度学习方法,详细讲解前沿技术点与典型应用。课程重点是神经语言模型迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术。

课程基于 Pytorch 完成代码案例讲解,涵盖建模架构、训练目标和下游任务。手写重点与手敲代码的授课风格,能帮助大家更好地深入掌握相关知识。

课程适用于有兴趣了解 NLP 前沿研究进展和熟悉机器学习基础知识的计算机科学 / 语言学研究生。

课程讲师 Mohit Iyyer,是马萨诸塞大学计算机科学助理教授,研究领域为自然语言处理和机器学习,致力于使用深度学习在话语级别对语言进行建模。

课程主题

课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。

  • Language modeling(语言模型
  • Neural language models(神经语言模型
  • Backpropagation(反向传播
  • Implementing a neural language model in PyTorch(在 PyTorch 中实现神经语言模型
  • Attention mechanisms(注意力机制
  • Transformers and sequence-to-sequence models(transformer和序列到序列模型
  • Transfer learning for NLP(NLP 的迁移学习
  • BERT(BERT
  • Question answering(问答系统
  • Better BERTs(BERT变种
  • Scaling up language modeling & GPT-3(扩展语言模型规模和 GPT-3
  • Text generation decoding and evaluation(文本生成解码和评估
  • Paraphrase generation(释义生成
  • Crowdsourced text data collection(众包文本数据收集
  • Model distillation and security threats(模型蒸馏和抽取
  • Retrieval-augmented language models(基于检索增强的语言模型
  • Implementing a Transformer(实现transformer
  • vision + language(视觉与语言模型
  • semantic parsing(语义解析

课程资料 | 下载

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  • 课件&笔记。PDF文件。覆盖Lecture 1~21全部章节。
  • 拓展阅读材料。PDF文件。20+课程推荐学习的相关论文。

课程视频 | B站

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全球名校AI课程合辑

作者ShowMeAI内容团队

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