NLP alanında C kursu! Stanford CS224d Çince ve İngilizce altyazıları artık çevrimiçi
Bugün, Stanford Üniversitesi "CS224d: Derinlemesine Doğal Dil İşleme Kursu" Çince ve İngilizce altyazılı başlatıldı!
Bu kez çevrilen CS224d (2016-2017) kurs videosu, Stan'in resmi açık kaynağının en son sürümüdür. Salesforce'un baş bilim adamı olan Stanford Üniversitesi profesörü Richard Socher tarafından Lei Feng'in altyazı grubu tarafından çevrilmesi için yetkilendirildi. 16 Mayıs'ta AI Araştırma Enstitüsü ve AI'da resmi olarak güncellenecek. MOOC Akademisi.
Her Çarşamba güncellendi, 18 hafta sürmesi bekleniyor
CS224d'yi Çince ve İngilizce altyazılı ücretsiz izlemek için buraya tıklayın
...
Daha önce Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme (Derin Doğal Dil İşleme) olarak bilinen CS224d, küresel NLP alanındaki en popüler kurslardan biridir ve en iyisini oluşturmayı öğrenirken zengin derin doğal dil işleme uygulama vakaları hakkında bilgi edinmenizi sağlar. Gelişmiş doğal dil işleme modeli.
Kurs çok popüler olduğu için, Stanford bu ücretsiz ve açık kaynaklı kursu her yıl güncelliyor ve popüler konuları ve vakaları ekliyor.
Tüm sınıfta 18 adet 1 saatlik kurs + 3 ev ödevi + 1 nihai kurs projesi var.İki hızda izlemek ve oynamak için AI MOOC Academy'ye giriş yapın.
Çince versiyonu CS224d kursuna giriş
Doğal dil işleme (NLP), bilgi çağının en önemli teknolojilerinden biridir. Karmaşık dil söylemini anlamak da yapay zekanın önemli bir parçasıdır. NLP uygulamaları her yerdedir, çünkü insanlar arasındaki iletişimin çoğu dil gerektirir: İnternet araması, reklamcılık, e-posta, müşteri hizmetleri, dil çevirisi, radyoloji raporları vb.
NLP uygulamalarının arkasında çok sayıda temel görev ve makine öğrenimi modeli vardır. Son zamanlarda, derin öğrenme yöntemleri, farklı NLP görevleri aracılığıyla ultra yüksek performans elde etti. Bu modeller genellikle geleneksel, göreve özel mühendisliğe ihtiyaç duymadan tek bir uçtan uca model aracılığıyla eğitilebilir.
CS224d (2016-2017) Çince ve İngilizce altyazılı
Bu kış kursunda öğrenciler kendi sinir ağı modellerini uygulamayı, eğitmeyi, hata ayıklamayı, görselleştirmeyi ve yaratmayı öğrenecekler. Bu kurs, NLP'ye uygulanan son teknoloji derin öğrenme araştırmalarına kapsamlı bir giriş sağlar. Modeller açısından, kelime vektörü gösterimi, pencere tabanlı sinir ağları, zaman tekrarlayan sinir ağları, uzun süreli kısa süreli bellek modelleri, yapısal tekrarlayan sinir ağları, evrişimli sinir ağları ve bellek bileşenlerini içeren en yeni modellerden bazılarını sunar.
Dersler ve programlama ödevleri yoluyla, öğrenciler pratik problemleri çözmek için sinir ağlarını kullanmak için gerekli becerileri geliştirebilirler.
Baş konuşmacılar Christopher Manning ve Richard Socher
CS224d kurs derslerinin 2016-2017 versiyonu Stanford Üniversitesi profesörleri Christopher Manning ve Richard Socher tarafından yönetildi.
Christopher Manning, Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Dilbilim Bölümünde makine öğrenimi baş profesörüdür. Manning, derin öğrenmeyi doğal dil işlemeye uygulamada öncüdür ve insan dili materyallerini akıllıca işleyebilen, anlayabilen ve üretebilen bilgisayarlar yaratmayı ummaktadır. Manning aynı zamanda Uluslararası Bilgisayar Topluluğu (ACM), Uluslararası Yapay Zeka Derneği (AAAI) ve Uluslararası Hesaplamalı Diller Birliği (ACL) gibi uluslararası yetkili akademik kuruluşların üyesidir.ACL, EMNLP, COLING, CHI gibi en iyi uluslararası konferansları kazanmıştır. Tez ödülü.
Baş konuşmacı Christopher Manning
Richard Socher, Salesforce'un baş bilim adamı ve Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde yardımcı profesördür. 2016 yılında Salesforce tarafından satın alınan MetaMind'in kurucusu, CEO'su ve CTO'su olarak görev yaptı.
Konuşmacı Richard Socher
CS224d (2016-2017) orijinal öğretim ekibi
CS224d'yi öğrenmek için temel bilgiler
-
Python'da Yeterlilik
Tüm sınıf atamaları Python'da (Numpy ve Tensorflow kullanılarak) olacaktır. İşte Python'a aşina olmayanlar için bir öğretici. Çok fazla programlama deneyiminiz varsa, ancak farklı bir dil kullanıyorsanız (C / C ++ / Matlab / Javascript gibi), daha iyi olabilir.
-
College Calculus, Lineer Cebir
Türevleri bulabilmeli ve ayrıca matris vektör işlemlerini ve sembollerini anlayabilmelisiniz.
-
Temel olasılık ve istatistikler
Olasılık, Gauss dağılımı, ortalama, standart sapma vb.'nin temellerini bilmelisiniz.
-
Makine öğreniminin temelleri
Maliyet fonksiyonlarını formüle etmek, türevleri bulmak ve optimizasyonları gerçekleştirmek için gradyan inişini kullanacağız. Hem CS221 hem de CS229 bunları kapsayacaktır. Bazı dışbükey optimizasyon bilgilerinde ustalaşın, optimizasyon becerileri daha sezgisel olacaktır.
Ders içeriği
Ders 1-NLP ve Derin Öğrenmeye Giriş
Ders 2-Sözcük Vektör Gösterimi: word2vec
Ders 3-İleri Seviye Kelime Vektörü Gösterimi
Ders 4 Kelimeli Pencere Sınıflandırması ve Sinir Ağı
Ders 5-Geri yayılım ve proje teklifi
Ders 6-Bağımlılık Analizi
Ders 7-TensorFlow'a Giriş
Ders 8-RNN ve dil modelleri
Ders 9-Makine Çevirisi ve Gelişmiş Tekrarlayan Sinir Ağları LSTM'ler ve GRU'lar
Ders 10-Nöral Makine Çevirisi ve Dikkat Modeli
Ders 11-GRU ve NMT'nin diğer konuları
Ders 12 Uçtan uca konuşma işleme modeli
Ders 13-Evrişimli Sinir Ağı
Ders 14-Ağaç RNN ve kısa sözdizimi analizi
Ders 15-Ortak referans analizi
Ders 16-Soruları Cevaplamak için Dinamik Sinir Ağları
Ders 17-Problemler ve NLP'nin Olası Mimarisi
Ders 18-Derin NLP'nin sınırlamaları ile başa çıkmak
sınıf ödevinden sonra
-
Ödev 1: Bu görevde, sinir ağlarının temel kavramlarına, kelime vektörlerine ve bunların duyarlılık analizindeki uygulamalarına aşina olacağız.
-
Ödev 2: Bu ödevde, TensorFlow'un temellerini öğrenecek, dönüşüme dayalı bağımlılık analizi için ileri beslemeli bir sinir ağı uygulamak için TensorFlow'u kullanacak ve tekrarlayan bir sinir ağı dil modelinin gradyanını hesaplayarak geri yayılımı derinlemesine inceleyeceksiniz.
-
Ödev 3: Bu atamada, adlandırılmış varlık tanıma ve bir temel pencere modeli ile tekrarlayan bir sinir ağı modelinin gerçekleştirilmesi hakkında bilgi edineceksiniz. Görev aynı zamanda basit tek boyutlu sıraya ve adlandırılmış varlık tanımaya uygulanan geçitli periyodik birimleri de kapsar.
-
Ödev 4: Kendiniz nihai bir proje yapın.
CS224d Çince ve İngilizce altyazı kursunun ödev ve proje alıştırmaları da yayınlayacağını belirtmekte fayda var.
CS224d (2016-2017) Çalışmaya Genel Bakış
Aynı zamanda, kullanıcıların öğrenme etkisini geliştirmek için, birkaç ay süren kurs boyunca, Lei Feng Subtitle Group ve AI MOOC Academy, öğrencilerin sorularını yanıtlamak için NLP uzmanlarının canlı yayınını düzenleyecek.
CS224d (2016-2017) Çalışmaya Genel Bakış
Merdiveni olan ilgilenen arkadaşlar buraya tıklayabilir: kurs ana sayfasını kontrol edin
Çeviri ekibine teşekkürler
Lei Feng Subtitle Group, bir grup yapay zeka meraklısından oluşan gönüllü bir çeviri ekibidir. Ekip üyeleri arasında algoritma mühendisleri, programcılar, büyük veri uzmanları, ürün yöneticileri, BT danışmanları ve okul öğretmenleri ve öğrencileri yer alır.
Gönüllüler Google, Alibaba, Tencent, Netease, Meituan, Ping An Technology, IBM, Adobe gibi tanınmış yerli ve yabancı şirketlerden ve Tsinghua Üniversitesi, Peking Üniversitesi, Fudan Üniversitesi, Zhongda Üniversitesi ve Çin Bilimler Akademisi gibi tanınmış üniversitelerden gelmektedir.
Şu anda Stanford CS231n, MIT'den MIT 6.S094 ve çevrilmekte olan MIT 6.S099 genel yapay zeka kursunun tercümesini tamamlamış bulunmaktayız. Bizimle çeviri ve öğrenmede ilerleme kaydetmeyi umuyoruz, WeChat leiphonefansub'u eklemeye hoş geldiniz, "Leifeng Altyazı Grubu + İsim" not edin, bize katılın!
Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
