深度學習與自然語言處理
阿新 • • 發佈:2019-01-05
這是一門關於自然語言處理的高階課程,由牛津大學和谷歌DeepMind(AlphaGo的開發機構)聯合開設,由Phil Blunsom主講,同時邀請到多位來自DeepMind和NVIDIA的業界講師來做客座講座。這是牛津大學計算機系2017年春季學期最新課程,由大資料文摘進行漢化。
如何自動處理自然語言輸入、併產生語言輸出,是人工智慧的重要研究方向。這門課主要講授近2-3年深度學習在自然語言處理方面的最新發展。課程從相關機器學習模型的數學原理和最優演算法講起,將會講到神經網路在NLP中的一系列應用,包括潛在語義分析、語音到文字的轉錄、語言翻譯以及問答,同時也會講到這些模型在CPU和GPU上的實現。
課程所有資料(視訊、講義、作業)免費釋出於GitHub,https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures,大資料文摘已聯絡課程主講人取得翻譯授權。
【課程大綱】
1.導論
2.詞向量與詞彙語義學
3.RNN和語言建模
4.文字分類
5.NLP的軟體和硬體-英偉達GPU
6.條件語言模型
7.注意力模型
8.語音識別
9.文字轉語音
適合人群 :想學習自然語言處理,具備概率論,線性代數,微積分的基礎知識,具有機器學習基礎和良好的程式設計基礎的人群
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