實(shí)踐入門NLP：基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理

【雷鋒網(wǎng)-AI慕課學(xué)院按】1月初，在被譽(yù)為“機(jī)器閱讀理解界ImageNet”的斯坦福SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑戰(zhàn)賽上   ，微軟亞洲研究院的R-NET模型率先取得了82.650的最高分率，在EM（ExactMatch 精準(zhǔn)匹配)指標(biāo)上首次超越人類在2016年創(chuàng)下的82.304。同時(shí)，阿里IDST、騰訊NLP、科大訊飛等也在該榜單名列前茅。

可以說，自然語言的研究歷史雖然還不是很長(zhǎng)，但近些年在谷歌、IBM、斯坦福、阿里巴巴、Facebook等NLP領(lǐng)域的核心企業(yè)和研究所的推動(dòng)下，其取得的成績(jī)，足以顯示它在人工智能領(lǐng)域乃至整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的重要性和廣闊應(yīng)用前景。

特別是最近兩年，基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理逐漸取得了一定進(jìn)展，在人機(jī)對(duì)話、問答系統(tǒng)、語言翻譯等方向的應(yīng)用也一直是自然語言處理中的熱門話題，而這些應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，基本依賴于底層技術(shù)和模型的進(jìn)步，再加上自然語言處理領(lǐng)域也算是一個(gè)多學(xué)科交叉的行業(yè)，自然語言處理的未來發(fā)展對(duì)于很多相關(guān)學(xué)科和方向都具有深遠(yuǎn)的影響力。

那么，對(duì)于非NLP相關(guān)科班出身的我們來說，如何才能踏入NLP的學(xué)習(xí)圈子？如何才能選擇低成本，高效率的方式來入門和學(xué)習(xí)NLP呢？

【NLP工程師入門實(shí)踐班】

——基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理

開車?yán)玻。∵€不趕緊上車！？

【課程亮點(diǎn)】

三大模塊，五大應(yīng)用，手把手快速入門NLP

算法+實(shí)踐，搭配典型行業(yè)應(yīng)用

海外博士講師，豐富項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

專業(yè)學(xué)習(xí)社群，隨到隨學(xué)

【適合人群】

本次課程主要適合具備一定編程基礎(chǔ)的開發(fā)人員，以及對(duì)自然語言處理和深度學(xué)習(xí)有興趣的踐行者。

【課程概述 】

本課程將首先介紹自然語言處理的發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，同時(shí)，講解深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的結(jié)合應(yīng)用。除了基本算法外，本課程還配備實(shí)踐環(huán)節(jié)，從一些典型的方向：機(jī)器翻譯、文本分類、問答等。最后，將和大家討論NLP的行業(yè)展望以及和各行各業(yè)的結(jié)合，比如醫(yī)療行業(yè)等。

【開課時(shí)間 】

2018年2月上線，錄制回放視頻可隨時(shí)在線反復(fù)觀看。

【講師介紹】

新加坡南洋理工大學(xué)   玖強(qiáng)博士

精通算法，軟硬兼修，目前主要研究方向是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理結(jié)合，例如，圖像/視頻理解, 圖像/視頻自動(dòng)描述生成，人機(jī)對(duì)話，多模態(tài)檢索。

在算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，側(cè)重卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)，對(duì)抗學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)等。發(fā)表多篇人工智能及計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)會(huì)議和期刊，包括ICCV、AAAI oral、PR等，并為多個(gè)會(huì)議和期刊審稿人。

曾在中科院參與負(fù)責(zé)基于龍芯的安全芯片項(xiàng)目，后成功轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，講課風(fēng)格深入淺出通俗易懂，有獨(dú)家學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)行經(jīng)驗(yàn)。

 

【課程目錄】

 

第一模塊 NLP發(fā)展歷史介紹和展望 

1. NLP發(fā)展現(xiàn)狀

2. 傳統(tǒng)NLP方法面臨的挑戰(zhàn)

3. Big Data和Deep Learning給NLP帶來的變革和機(jī)遇

4. NLP的發(fā)展趨勢(shì)，以及和各行各業(yè)的結(jié)合應(yīng)用

   
   

第二模塊 NLP基礎(chǔ)技能

一、數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)

1. 概率和信息論

2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)

3. 分類與回歸模型

二、自然語言基礎(chǔ)

1. Word vector與Word embedding

2. 什么是分詞、詞性標(biāo)注、依存句法分析等？如何利用開源工具包完成

3. 什么是統(tǒng)計(jì)自然語言處理？

三、深度學(xué)習(xí)技術(shù)

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解

2. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解

3. 深度學(xué)習(xí)常用工具包解析

 

第三模塊 NLP與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

一、文本檢索

1. 什么是文本檢索？

2. 語言模型以及文本表示

3. 檢索模型訓(xùn)練以及測(cè)試(文本匹配)

4. 如何評(píng)價(jià)檢索到的文本好壞？

5. PyTorch實(shí)踐: 基于RNN的文本檢索模型搭建，訓(xùn)練以及測(cè)試

二、文本生成

1. 什么是文本生成？

2. 文本生成的基本模型

3. 如何評(píng)價(jià)生成的文本？什么是生成評(píng)價(jià)指標(biāo)？

4. PyTorch實(shí)踐: 基于RNN的機(jī)器人寫古詩

三、本文分類

1. 什么是文本分類？

2. 基于CNN的文本分類模型

3. 基于CNN的文本分類模型

4. PyTorch實(shí)踐: CNN文本分類模型 VS RNN文本分類模型

四、機(jī)器翻譯

1. 什么是機(jī)器翻譯？

2. 機(jī)器翻譯的統(tǒng)計(jì)學(xué)上的數(shù)學(xué)定義

3. 機(jī)器翻譯(seq2seq)模型

4. PyTorch實(shí)踐: 搭建并訓(xùn)練基于RNN的encoder-decoder中英翻譯模型

5. PyTorch實(shí)踐: 拓展練習(xí)之--股票預(yù)測(cè)。

五、問答系統(tǒng)

1. 問答系統(tǒng)介紹

2. 基于檢索式的傳統(tǒng)問答系統(tǒng)

3. 基于生成模型的問答系統(tǒng)

4. 如何評(píng)價(jià)系統(tǒng)好壞？

5. 如何生成更復(fù)雜的對(duì)話，情感和圖片交互等？

6. PyTorch實(shí)踐: 基于RNN實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的問答模型

 

【課程目標(biāo)】

理解深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)，并能夠結(jié)合自己的行業(yè)，運(yùn)用學(xué)到的模型去解決問題。

最后，通過本課程，個(gè)人的視野得到極大的擴(kuò)展，面對(duì)各種各樣的數(shù)據(jù)，不再茫然，具備獨(dú)立分析數(shù)據(jù)的能力。

【學(xué)習(xí)方式 】

在線聽課 + 在線答疑 + 交流互動(dòng) + 社區(qū)輔導(dǎo)

【常見問題】

Q1：在哪里上課？

A：課程直播和回放都在【雷鋒網(wǎng)】AI慕課學(xué)院官網(wǎng)（http://www.mooc.ai/）上進(jìn)行，不需要其他直播軟件。每期直播都有視頻回放，付費(fèi)學(xué)員可反復(fù)觀看，持續(xù)有效。

Q2：參加本門課程有什么要求？

A： 本次課程適合具備一定編程基礎(chǔ)的開發(fā)人員，以及對(duì)自然語言處理和深度學(xué)習(xí)有興趣的踐行者。

Q3：會(huì)有實(shí)際上機(jī)演示和動(dòng)手操作嗎？

A：有，課程進(jìn)行中涉及實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目老師都會(huì)準(zhǔn)備上機(jī)演示部分，學(xué)員可以學(xué)習(xí)老師的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

Q4：課程是否提供代碼和數(shù)據(jù)集？

A：會(huì)提供詳細(xì)代碼和數(shù)據(jù)；

Q5：本課程怎么答疑？

A：本次課程老師會(huì)集中直播答疑【雷鋒網(wǎng)】，保證學(xué)員不會(huì)因?yàn)槿盒畔⑺⑵铃e(cuò)過答疑。

此外，本課程配備學(xué)習(xí)助教，定期在付費(fèi)學(xué)員群里及時(shí)解答大家學(xué)習(xí)過程中遇到的問題，保證大家學(xué)習(xí)無憂。每期課件及代碼資料都會(huì)分享到學(xué)員群供學(xué)員下載。

Q6：報(bào)名后是否可以開發(fā)票？

A：可以開具發(fā)票，請(qǐng)?jiān)谙聠翁幪峤话l(fā)票申請(qǐng)，填寫發(fā)票信息即可

團(tuán)購更優(yōu)惠，成團(tuán)每人優(yōu)惠200元！
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AI慕課學(xué)院近期推出了《NLP工程師入門實(shí)踐班：基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理》課程!

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課程地址：http://www.mooc.ai/course/427

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