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CMU 2020年“神经网络NLP”课程开课啦

本文作者:skura 2020-01-16 10:10
导语:快快加入学习吧~

神经网络为建模语言提供了强大的新工具,并已被用于解决很多过去不容易解决的新问题。近日,CMU 2020年「神经网络 NLP」课程开课啦!对正在学习自然语言处理的同学们来说,这是一份不可多得的好资源。

CMU 2020年“神经网络NLP”课程开课啦

课程内容

卡内基梅隆大学语言技术学院将从神经网络的简要概述开始,然后花大部分时间演示如何将神经网络应用于解决自然语言问题。每一节将介绍自然语言中的一个特殊问题或现象,描述建模的难点,并演示几种用来解决这个问题的模型。

该课程将涵盖在创建神经网络模型中各种有用的技术,包括处理大小不一的结构化句子、高效处理大数据、半监督和无监督学习、结构化预测和多语言建模。

需要具备的知识

参加学习的同学,需要具备一定的 NLP 知识,例如,n-gram 语言建模、CKY 解析、词汇对齐等等。

具体日程安排

课程从 1 月 14 日开始,到 4 月底结束,总时长2个半月。具体安排如下:

  • 2020 年 1 月 14 日:课程简介、Bag-of-words 模型、多层感知器     

  • 2020 年 1 月 16 日:序列标记和语言建模

  • 2020 年 1 月 21 日:用于文本的卷积神经网络 

  • 2020 年 1 月 23 日:用于句子或语言建模的递归网络

  • 2020 年 1 月 28 日:神经网络的高效技巧

  • 2020 年 1 月 30 日:条件生成

  • 2020 年 2 月 4 日:注意力机制

  • 2020 年 2 月 6 日:分布词义与词向量

  • 2020 年 2 月 11 日:句子和上下文单词表示法

  • 2020 年 2 月 13 日:调试神经网络

  • 2020 年 2 月 18 日:具有本地独立性假设的结构化预测

  • 2020 年 2 月 20 日:增量生成树或图

  • 2020 年 2 月 25 日:动态程序生成树

  • 2020 年 3 月 2 日:基于搜索的结构化预测

  • 2020 年 3 月 5 日:强化学习

  • 2020 年 3 月 17 日:文本对抗方法

  • 2020 年 3 月 19 日:潜在随机变量

  • 2020 年 3 月 24 日:无监督和半监督结构化学习

  • 2020 年 3 月 26 日:模型解释

  • 2020 年 3 月 31 日:客座讲座

  • 2020 年 4 月 2 日:客座讲座

  • 2020 年 4 月 7 日:知识图谱

  • 2020 年 4 月 9 日:神经网络机器阅读

  • 2020 年 4 月 14 日:多任务多语言学习模式

  • 2020 年 4 月 23 日:高级搜索算法

  • 2020 年 4 月 25 日:长序列建模

课程网址:http://phontron.com/class/nn4nlp2020/index.html

感兴趣的同学们,快快加入学习吧~

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