马萨诸塞自然语言处理进阶-学习资料
马萨诸塞自然语言处理进阶课程,内容覆盖PyTorch、注意力、transformer、seq2seq、迁移学习、BERT、问答系统、GPT-3、文本生成、模型蒸馏、语言模型、视觉与语言模型、语义解析、知识推理等

关键词标签: PyTorch, 注意力, transformer, seq2seq, 迁移学习, BERT, 问答系统, GPT-3, 文本生成, 模型蒸馏, 语言模型, 语义解析, 知识推理
CS685; Advanced Natural Language Processing; 自然语言处理进阶课程
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Advanced Natural Language Processing
自然语言处理进阶课程
University of Massachusetts
马萨诸塞大学
CS685
⭐⭐⭐⭐⭐


课程介绍

CS685; Advanced Natural Language Processing; 自然语言处理进阶课程

自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学。NLP 作为一种人工智能技术,现在已经无处不在——我们可以与手机交谈、使用网络回答问题、在社交媒体中讨论,甚至在人类语言之间进行翻译。

CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程,广泛关注自然语言处理的深度学习方法,详细讲解前沿技术点与典型应用。课程重点是神经语言模型迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术。

CS685; Advanced Natural Language Processing; 自然语言处理进阶课程

课程基于 Pytorch 完成代码案例讲解,涵盖建模架构、训练目标和下游任务。手写重点与手敲代码的授课风格,能帮助大家更好地深入掌握相关知识。

课程适用于有兴趣了解 NLP 前沿研究进展和熟悉机器学习基础知识的计算机科学 / 语言学研究生。

CS685; Advanced Natural Language Processing; 自然语言处理进阶课程

课程讲师 Mohit Iyyer,是马萨诸塞大学计算机科学助理教授,研究领域为自然语言处理和机器学习,致力于使用深度学习在话语级别对语言进行建模。


课程主题

课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。


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CS685; Advanced Natural Language Processing; 自然语言处理进阶课程

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本门课程,ShowMeAI 将部分章节进行了切分,按照主题形成更短小的视频片段,便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里:

视频章节 视频内容
第0讲 课程介绍
第1讲 语言模型
第2讲 神经语言模型
第3讲 反向传播
第4讲 在 PyTorch 中实现神经语言模型
第5讲 注意力机制
第6讲 transformer和序列到序列模型
第7.1讲 NLP 的迁移学习
第7.2讲 BERT
第8讲 问答系统
第9讲 下游任务迁移学习
第10讲 BERT变种
第11讲 扩展语言模型规模和 GPT-3
第12讲 文本生成解码和评估
第13讲 释义生成
第14讲 众包文本数据收集
第15讲 模型蒸馏和抽取
第16.1讲 基于检索增强的语言模型
第16.2讲 实现transformer
第17讲 视觉与语言模型
第18讲 NLP 伦理学
第19讲 探测任务
第20讲 语义解析
第21讲 [客座讲座] 常识推理 (Lorraine Li)


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CS685; Advanced Natural Language Processing; 自然语言处理进阶课程
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本文作者 韩信子
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