课程学习中心 | NLP课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析

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

扫描上方图片二维码,关注公众号并回复关键字 『CS685』,就可以获取整理完整的资料合辑啦!当然也可以点击 这里 查看更多课程的资料获取方式!

ShowMeAI 对课程资料进行了梳理,整理成这份完备且清晰的资料包:

  • 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

B站 | 【双语字幕+资料下载】马萨诸塞CS685 | 自然语言处理进阶(2020·完整版)

ShowMeAI 将视频上传至B站,并增加了中英双语字幕,以提供更加友好的学习体验。点击页面视频,可以进行预览。推荐前往 B站 观看完整课程视频哦!

全球名校AI课程合辑

作者ShowMeAI内容团队

阅读原文https://www.showmeai.tech/article-detail/374

全球名校AI课程库(38)| 马萨诸塞大学 · 自然语言处理进阶课程『Advanced Natural Language Processing』的更多相关文章

  1. 吴恩达《深度学习》-第五门课 序列模型(Sequence Models)-第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings)-课程笔记

    第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目 ...

  2. 斯坦福大学自然语言处理第四课“语言模型(Language Modeling)”

    http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在 ...

  3. 课程五(Sequence Models),第二 周(Natural Language Processing & Word Embeddings) —— 2.Programming assignments:Emojify

    Emojify! Welcome to the second assignment of Week 2. You are going to use word vector representation ...

  4. 课程五(Sequence Models),第二 周(Natural Language Processing & Word Embeddings) —— 1.Programming assignments:Operations on word vectors - Debiasing

    Operations on word vectors Welcome to your first assignment of this week! Because word embeddings ar ...

  5. 课程五(Sequence Models),第二 周(Natural Language Processing & Word Embeddings) —— 0.Practice questions:Natural Language Processing & Word Embeddings

    [解释] The dimension of word vectors is usually smaller than the size of the vocabulary. Most common s ...

  6. Natural Language Processing 课程,文章,论文

    CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html http ...

  7. 世界名校网络课程大盘点,美国大学CS专业十三大研究方向,世界50所知名大学提供开放课程

    世界名校网络课程大盘点   加州大学伯克利分校http://webcast.berkeley.edu/ 加州大学伯克利分校与斯坦福大学. 麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术 领袖,其常年位居 ...

  8. [MarsZ]程序猿谈大学之大学应该学好哪些课程

    大家好,我是MarsZ,上次给大家带来了程序猿Mars谈大学之大学应该怎么过 ,反响还不错(……),这次继续给大家分析一下大学应该学好哪些课程. 首先必须说明两点:一,以下我说的仅代表个人观点.二,仅 ...

  9. 名校AI课推荐 | UC Berkeley《人工智能导论》

    深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路. 今天我们推荐这样一门课程--U ...

随机推荐

  1. iommu系列之---概念解释篇

    本文会对iommu中的一些容易引起疑惑的概念进行阐述,内核版本为4.19. 先上简写: DMAR - DMA remapping DRHD - DMA Remapping Hardware Unit ...

  2. Python小游戏——外星人入侵(保姆级教程)第一章 07调整飞船速度 08限制飞船活动范围

    系列文章目录 第一章:武装飞船 07调整飞船速度 08限制飞船活动范围 一.代码及演示 1.修改settings 修改文件:settings.py 点击查看代码 #渗透小红帽python的学习之路 # ...

  3. Linux安装Jenkins及配置svn使用

    目录 1. 下载 2. 创建文件夹 3. 安装 4. 修改端口,不用这步 5. 安装插件提速 6. 启动 7. 页面访问 8. 新建用户 9. 安装Subversion插件 10. 安装maven插件 ...

  4. Tablesaw——Java统计、机器学习库

    资源 java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtable ...

  5. Linux_more_less总结

    先写结论 : less is more,使用less 优于使用more more 和 less的区别 优于more不能后退,而less 就在其基础上增加了后退功能 less 可以使用键盘上的上下方向键 ...

  6. 自定义异常、Java网络编程

    day04 throw关键字 throw用来对外主动抛出一个异常,通常下面两种情况我们主动对外抛出异常: 1:当程序遇到一个满足语法,但是不满足业务要求时,可以抛出一个异常告知调用者. 2:程序执行遇 ...

  7. K8s 上的分布式存储集群搭建(Rook/ceph)

    转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/CdLioTzU4oWI688lqYKXUQ 1 环境准备 1.1 基础环境 3台配置一致的虚拟机 虚拟机配置:4c 8g 虚拟机操作系统 ...

  8. Pod原理

    Pod 是 Kubernetes 集群中最基本的调度单元,我们平时在集群中部署的应用都是以 Pod 为单位的,而并不是我们熟知的容器,这样设计的目的是什么呢?为何不直接使用容器呢? 为什么需要 Pod ...

  9. 在 Traefik 中使用 Kubernetes Gateway API

    文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/QYy8ETBB-xqU0IMI7YuTWw Gateway API(之前叫 Service API)是由 SIG-NETWORK 社 ...

  10. PAT (Basic Level) Practice 1017 A除以B 分数 20

    本题要求计算 A/B,其中 A 是不超过 1000 位的正整数,B 是 1 位正整数.你需要输出商数 Q 和余数 R,使得 A=B×Q+R 成立. 输入格式: 输入在一行中依次给出 A 和 B,中间以 ...