斯坦福大学2019年NLP课程上线,下周二开课 | 附PPT+视频

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原文链接: zhuanlan.zhihu.com
晓查 发自 凹非寺
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斯坦福2019年的深度学习NLP课程开课啦!从1月8日开始,每周二和周四下午,都会有一节长达2小时20分钟的讲座。课程的PPT和视频资源将不断放出。

课程主讲人是斯坦福大学计算机科学和语言学教授Chris Manning和他的学生Abigail See。



Christopher Manning是斯坦福大学人工智能实验室主任,也是美国计算机学会和AAAI的Fellow。

课程内容

斯坦福大学今年的NLP课程总共有20节课,持续10周,到今年3月14日结课。

课程内容主要有:单词向量、反向传播、神经网络、RNN和语言模型、梯度消失、机器翻译、自然语言生成等等。最后一节的内容是介绍NLP的未来。




今年的课程相比往年更为紧凑,取消了介绍NLP入门的内容,第一节课直接进入正题,讲授单词向量。

需要注意的是,今年的课程将首次使用PyTorch,取代了之前的TensorFlow。

去哪里观看

在每节课开始前,Chris教授都会放出课程的PPT。去年课程的所有PPT已经可以下载,和今年的课程内容大致相同:

https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1184/syllabus.html

课程完成后,斯坦福大学会将视频发布到YouTube。由于视频制作需要一定的时间,课程视频资源会发布得较慢。

如果你等不及,可以收藏下面的YouTube播放列表收看2017年的相关课程:

https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6

需要哪些准备工作

这门课程并不是面向零基础人士,所以你首先需要掌握以下知识才能看懂:

  • Python:包括使用NumPy和PyTorch
  • 大学微积分、线性代数:多元函数微积分、矩阵、向量
  • 基本概率和统计:高斯分布、平均值、标准差
  • 机器学习的基础知识:建议阅读Hal Daumé’s机器学习课程的前5章内容

最后附上课程主页地址:
http://web.stanford.edu/class/cs224n/

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