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課程介紹
自然語言處理 (NLP) 是一門關于如何教計算機理解人類語言的工程藝術和科學，NLP 作為一種人工智能技術，現在已經無處不在——我們可以與手機交談、使用網路回答問題、在社交媒體中討論，甚至在人類語言之間進行翻譯，
CS685 馬薩諸塞大學 NLP 進階課程，廣泛關注自然語言處理的深度學習方法，詳細講解前沿技術點與典型應用，課程重點是神經語言模型和遷移學習——這兩者都極大地推動了最先進的技術，
課程基于 Pytorch 完成代碼案例講解，涵蓋建模架構、訓練目標和下游任務，手寫重點與手敲代碼的授課風格，能幫助大家更好地深入掌握相關知識，
課程適用于有興趣了解 NLP 前沿研究進展和熟悉機器學習基礎知識的計算機科學 / 語言學研究生，
課程講師 Mohit Iyyer，是馬薩諸塞大學計算機科學助理教授，研究領域為自然語言處理和機器學習，致力于使用深度學習在話語級別對語言進行建模，
課程主題
課程官網發布了課程主題，ShowMeAI 對其進行了翻譯，
- Language modeling（語言模型）
- Neural language models（神經語言模型）
- Backpropagation（反向傳播）
- Implementing a neural language model in PyTorch（在 PyTorch 中實作神經語言模型）
- Attention mechanisms（注意力機制）
- Transformers and sequence-to-sequence models（transformer和序列到序列模型）
- Transfer learning for NLP（NLP 的遷移學習）
- BERT（BERT）
- Question answering（問答系統）
- Better BERTs（BERT變種）
- Scaling up language modeling & GPT-3（擴展語言模型規模和 GPT-3）
- Text generation decoding and evaluation（文本生成解碼和評估）
- Paraphrase generation（釋義生成）
- Crowdsourced text data collection（眾包文本資料收集）
- Model distillation and security threats（模型蒸餾和抽取）
- Retrieval-augmented language models（基于檢索增強的語言模型）
- Implementing a Transformer（實作transformer）
- vision + language（視覺與語言模型）
- semantic parsing（語意決議）
課程資料 | 下載
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課程視頻 | B站
?? B站 | 【雙語字幕+資料下載】馬薩諸塞CS685 | 自然語言處理進階(2020·完整版)
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作者：ShowMeAI內容團隊
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