斯坦福2019年深度學習NLP課程完結，視頻（有字幕）已放出
如果你對NLP感興趣，千萬不要錯過~
乾明 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
斯坦福2019年深度學習NLP課程資源出來了！
大部分課程視頻（有字幕）已經(jīng)上線，所有的課程PPT都已經(jīng)放出，課程中的優(yōu)秀項目也已經(jīng)公開。
與斯坦福NLP課程上一版資源（2017年）相比，這次課程有了巨大的更新，加入了近兩年非常流行的Transformer和預訓練表征等內容。
如果你對NLP感興趣，千萬不要錯過~
課程都講了啥？
課程主講人是斯坦福大學計算機科學和語言學教授Chris Manning和他的學生Abigail See。
Christopher Manning是斯坦福大學人工智能實驗室主任，也是ACM和AAAI的Fellow。
課程一共有20講，涵蓋的內容主要有單詞向量、反向傳播、神經(jīng)網(wǎng)絡、RNN和語言模型、梯度消失、機器翻譯、自然語言生成等等。最后一節(jié)的內容是介紹NLP的未來。
今年的課程相比往年更為緊湊，取消了介紹NLP入門的內容，第一節(jié)課直接進入正題，講授單詞向量。
而且更加前沿，第二講的附加閱讀中，就出現(xiàn)了NeurIPS 2018上的論文On the Dimensionality of Word Embedding。
需要注意的是，今年的課程首次使用PyTorch，取代了之前的TensorFlow。
課程觀看指南
課程網(wǎng)站，有PPT和參考資料：
http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule
官方課程視頻網(wǎng)站：
http://onlinehub.stanford.edu/cs224
B站視頻鏈接（有字幕）：
https://www.bilibili.com/video/av46216519
課程優(yōu)秀項目網(wǎng)站：
http://web.stanford.edu/class/cs224n/project.html
最后，提個醒~
這門課程并不是面向零基礎人士，所以你要先掌握以下知識才能看懂：
- Python：包括使用NumPy和PyTorch
- 大學微積分、線性代數(shù)：多元函數(shù)微積分、矩陣、向量
- 基本概率和統(tǒng)計：高斯分布、平均值、標準差
- 機器學習的基礎知識：建議閱讀Hal Daumé’s機器學習課程的前5章內容
—?完?—
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