斯坦福NLP课程XCS224U视频全部放出,干货满满,速来听讲

AI行业动态8个月前发布 ainavi
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50 个视频任君学习!

从对话智能体到搜索查询自然语言理解(NLP)是当今许多最令人兴奋的技术的基础。如何建立这些模型来高效、可靠地理解语言?如果你还没有那么清楚的话,是否会找个课程来听呢?

但是有些课程不仅天价还很难报名,有些课程不仅质量极高还免费公开。谁不想要这后者呢?

没错,今天机器之心为大家介绍的是斯坦福 XCS224U:自然语言理解 (2023)课程。它干货满满,讲师 Christopher Potts 让这门课充满魅力。更重要的是,这堂课已经放出了全部视频,50 个视频任君学习。

斯坦福NLP课程XCS224U视频全部放出,干货满满,速来听讲

视频地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOwvldxftJTmoR3kRcWkJBp

该课程借鉴了语言学自然语言处理机器学习的理论概念。在这门以项目为导向的课程中,你将开发使机器理解人类语言的系统和算法。

课程前半部分将探索自然语言理解的三个基本任务:上下文语言表征、信息检索和 NLU 模型的高级行为评估。每个任务主题都包含实践部分,你将在其中建立基线模型。这些基线模型将帮助你开发自己的模型。

课程后半部分则将开展自然语言理解方面的原创项目,重点关注该领域的最佳实践。额外的讲座和材料将涵盖重要的主题,以帮助扩展和改进你的系统,包括评估和度量、语义解析和基础语言理解。

在这些课中,你将:

  • 开发对人类语言进行稳健机器学习理解的系统和算法;

  • 使用大型语言模型建立神经信息检索系统;

  • 利用上下文单词表示模型(如 transformers、BERT、ELECTRA 和 GPT),理解单词之间的语义和句法关系;

  • 利用经典和神经信息检索方法从文本中获取所需信息;

  • 设计并开展一个自己选择的 NLU 研究项目。

学前准备

划重点,该课程并不是针对小白的,而是需要在课程开始之前有所积累。

具体来说,学习课程之前,你需要有一些技术、知识基础,才能更加顺利地理解课程内容,完成课程相关任务。

  • 熟练掌握 Python:编码作业将使用 Python。因为有些作业需要熟悉基本的 Linux 命令行工作流程。

  • 熟悉微积分线性代数:需要能够熟练应用(多元)导数,并理解矩阵 / 向量符号和运算。

  • 掌握概率论:熟悉基本概率分布(连续、高斯、伯努利分布),能够定义连续和离散随机变量的概念:期望值、独立性、概率分布函数和累积分布函数

斯坦福还建议大家将自然语言处理 XCS224U 课程与深度学习 XCS224N 课程结合起来,效果更好。此外还贴心地给大家准备了一份复习 NLP 相关知识的材料清单,你可按需取用。

清单链接:http://web.stanford.edu/class/cs224u/background.html

讲师介绍

Christopher Potts 是斯坦福语言学教授,同时也是计算机科学教授和语言与信息研究中心(CSLI)主任。在研究中,他致力于使用计算方法探索情感如何在语言中表达,以及语言的产生和解释如何受到语篇、语境的影响。

他于 2005 年出版了《The Logic of Conventional Implicatures》一书,并发表了大量计算语言学和理论语言学方面的学术论文。斯坦福NLP课程XCS224U视频全部放出,干货满满,速来听讲

课程视频下面的评论中,网友们表达了对课程的喜爱。

斯坦福NLP课程XCS224U视频全部放出,干货满满,速来听讲

更有推荐者直接表达了对 Christopher Potts 的赞美,认为他是一位才华横溢的教育家,解释复杂的 ML 和 NLP 概念时具有特殊的才能。「我从他的研究和讲座中学到了很多东西。强烈建议观看他的新课程。」

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