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课程介绍
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和迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术。
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。
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。
Language modeling（语言模型）
Neural language models（神经语言模型）
Backpropagation（反向传播）
Implementing a neural language model in PyTorch（在 PyTorch 中实现神经语言模型）
Attention mechanisms（注意力机制）
Transformers and sequence-to-sequence models（transformer和序列到序列模型）
Transfer learning for NLP（NLP 的迁移学习）
BERT（BERT）
Question answering（问答系统）
Better BERTs（BERT变种）
Scaling up language modeling & GPT-3（扩展语言模型规模和 GPT-3）
Text generation decoding and evaluation（文本生成解码和评估）
Paraphrase generation（释义生成）
Crowdsourced text data collection（众包文本数据收集）
Model distillation and security threats（模型蒸馏和抽取）
Retrieval-augmented language models（基于检索增强的语言模型）
Implementing a Transformer（实现transformer）
vision + language（视觉与语言模型）
semantic parsing（语义解析）
课程资料 | 下载
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作者：ShowMeAI内容团队
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