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深度学习与自然语言处理

深度学习与自然语言处理

牛津大学 × DeepMind联合出品
24课时 |
3815人已学 |
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    课程介绍

    这是一门关于自然语言处理的高阶课程,由牛津大学和谷歌DeepMind(AlphaGo的开发机构)联合开设,由Phil Blunsom主讲,同时邀请到多位来自DeepMind和NVIDIA的业界讲师来做客座讲座。这是牛津大学计算机系2017年春季学期最新课程,由​大数据文摘进行汉化。

    如何自动处理自然语言输入、并产生语言输出,是人工智能的重要研究方向。这门课主要讲授近2-3年深度学习在自然语言处理方面的最新发展。课程从相关机器学习模型的数学原理和最优算法讲起,将会讲到神经网络在NLP中的一系列应用,包括潜在语义分析、语音到文字的转录、语言翻译以及问答,同时也会讲到这些模型在CPU和GPU上的实现。

    课程所有资料(视频、讲义、作业)免费发布于GitHub,https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures,大数据文摘已联系课程主讲人取得翻译授权。

    【课程大纲】(视频内容持续更新中)

    • 导论
    • 词向量与词汇语义学
    • 语言建模RNN
    • 文本分类
    • 英伟达RNN和GPU
    • 条件语言建模
    • 语音识别
    • 文本语音转换
    • 智能问答
    • 记忆和语言学
    适合人群
    • 想学习自然语言处理,具备概率论,线性代数,微积分的基础知识,具有机器学习基础和良好的编程基础的人群

    授课教师

    大数据文摘
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