CS224n_Stanford NLP 2019年春季课程视频

1.介绍

斯坦福自然语言处理小组2019年的最新课程《CS224n: NLP与深度学习》春季课程已经全部结束了，课程内容囊括了深度学习在各项NLP任务中应用的最新技术，非常值得一看。

自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。近年来，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能，使用了不需要传统的、任务特定的特征工程的单个端到端神经模型。在本课程中，学生将全面了解NLP深度学习的前沿研究。通过讲座、作业和最终项目，学生将学习设计、实现和理解他们自己的神经网络模型的必要技能。
今年，CS224n将首次使用PyTorch而不是TensorFlow进行教学(与往年不一样)。

2.主要内容

下面是一些主要的课程目录

• 介绍和单词向量

• 单词向量2和单词意义

• Python复习课

• 字窗分类，神经网路，矩阵演算

• 反向传播和计算图

• 语言结构:依赖解析

• 一个句子的概率?递归神经网络和语言模型

• 消失梯度和花哨的RNNs

• 机器翻译，Seq2Seq及注意事项

• 用于NLP的卷积

• 自然语言生成

• 结构分析和树递归神经网络

• 未来的NLP +深度学习

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